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  1. 02 情報科学
  2. 01 学術雑誌論文

Study of Emotion Concept Formation by Integrating Vision, Physiology, and Word Information using Multilayered Multimodal Latent Dirichlet Allocation

http://hdl.handle.net/10061/0002001119
http://hdl.handle.net/10061/0002001119
7b0d96b8-f30c-4b2e-87d5-81dbe853a59c
アイテムタイプ 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2025-08-19
タイトル
タイトル Study of Emotion Concept Formation by Integrating Vision, Physiology, and Word Information using Multilayered Multimodal Latent Dirichlet Allocation
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 Emotion model
キーワード
主題Scheme Other
主題 Exteroception
キーワード
主題Scheme Other
主題 Image
キーワード
主題Scheme Other
主題 Interoception
キーワード
主題Scheme Other
主題 Physiological signals
キーワード
主題Scheme Other
主題 Symbol emergence in robotics
キーワード
主題Scheme Other
主題 Words
資源タイプ
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
著者 Tsurumaki, Kazuki

× Tsurumaki, Kazuki

en Tsurumaki, Kazuki

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日永田, 智絵

× 日永田, 智絵

ja 日永田, 智絵

ja-Kana ヒエイダ, チエ

en Hieida, Chie

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Miyazawa, Kazuki

× Miyazawa, Kazuki

en Miyazawa, Kazuki

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 How are emotions formed? Through extensive debate and the promulgation of diverse theories , the theory of constructed emotion has become prevalent in recent research on emotions. According to this theory, an emotion concept refers to a category formed by interoceptive and exteroceptive information associated with a specific emotion. An emotion concept stores past experiences as knowledge and can predict unobserved information from acquired information. Therefore, in this study, we attempted to model the formation of emotion concepts using a constructionist approach from the perspective of the constructed emotion theory. Particularly, we constructed a model using multilayered multimodal latent Dirichlet allocation , which is a probabilistic generative model. We then trained the model for each subject using vision, physiology, and word information obtained from multiple people who experienced different visual emotion-evoking stimuli. To evaluate the model, we verified whether the formed categories matched human subjectivity and determined whether unobserved information could be predicted via categories. The verification results exceeded chance level, suggesting that emotion concept formation can be explained by the proposed model.
書誌情報 en : arXiv

ページ数 13, 発行日 2024-04-12
出版者
出版者 Cornell University
出版者版DOI
関連タイプ isReplacedBy
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.08295
出版者版URI
関連タイプ isReplacedBy
識別子タイプ URI
関連識別子 https://arxiv.org/abs/2404.08295
権利
権利情報Resource https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
権利情報 CC BY-NC-ND 4.0: Creative Commons Attribution-Noncommercial-NoDerivatives This license allows reusers to copy and distribute the material in any medium or format in unadapted form only, for noncommercial purposes only, and only so long as attribution is given to the creator.
著者版フラグ
出版タイプ NA
助成情報
助成機関名 Japan Society for the Promotion of Science (JSPS)
研究課題番号 JP21H04420
研究課題番号URI https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21H04420/
研究課題名 内受容感覚の予測的処理を基盤とした感情と意思決定の創発メカニズムの探求
助成情報
助成機関名 Japan Society for the Promotion of Science (JSPS)
研究課題番号 JP22H05082
研究課題番号URI https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PLANNED-22H05082/
研究課題名 ロボットの嫉妬:嫉妬生成モジュールを用いた統合モデルの構築
助成情報
助成機関名 Japan Science and Technology Agency (JST)
研究課題番号 JPMJAX21AL
研究課題番号URI https://projectdb.jst.go.jp/grant/JST-PROJECT-21461335/
研究課題名 感情を持つロボットの開発に向けた情動反応モデルの構築
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Ver.1 2025-08-19 04:21:52.550196
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