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単語感情極性対応表
単語感情極性対応表 日本語および英語の単語とその感情極性の対応表を、 研究目的の利用に限り公開します。 感情極性とは、その語が一般的に良い印象を持つか（positive） 悪い印象を持つか（negative）を表した二値属性です。 例えば、「良い」、「美しい」などはpositiveな極性、 「悪い」、「汚い」などはnegativeな極性を持ちます。 感情極性値は、語彙ネットワークを利用して自動的に計算されたものです。 もともと二値属性ですが、-1から+1の実数値を割り当てました。 -1に近いほどnegative、+1に近いほどpositiveと考えられます。 リソースとして、日本語は「岩波国語辞書（岩波書店）」を、 英語はWordNet-1.7.1を使わせていただきました。 こちらからダウンロードしてください→[日本語] [英語] フォーマットは、各行が一単語に対応し、 見出し語:読み:品
実験用イメージデータセットの収集 - lonerの日記
研究室では、これまでGeneric Object Recognition用のデータセット(多量のアノテーション済の画像ファイル)としてCorel Image Dataを使用していたわけなんですが、商用画像というのと、Corel社が販売を止めてしまったということもあってか、他のデータセットも試してみようと検討中。候補になっているのは、以下。 Caltech101(Caltech256)。その名の通り、California Institute of TechnologyでFei-Fei Li等によって集められたカテゴリ分けされた画像セット。カテゴリを決め、Google Image Search+人力で探した画像。このデータの問題点は、フォアグランド・オブジェクトにだけ、しかも1つのオブジェクトにしかキーワードが付いてない。ライセンスも不明。 The PASCAL Object Recognit
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