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Erik Cambria

2009–2026 年に発表

700
論文数
56,902
被引用数
113
h 指数
405
i10 指数

被引用数

Erik Cambria の年別被引用数1967 年: 被引用 4 件1969 年: 被引用 4 件1975 年: 被引用 1 件1979 年: 被引用 2 件1987 年: 被引用 1 件1989 年: 被引用 1 件1995 年: 被引用 2 件1998 年: 被引用 1 件1999 年: 被引用 1 件2001 年: 被引用 2 件2003 年: 被引用 3 件2004 年: 被引用 2 件2005 年: 被引用 1 件2006 年: 被引用 3 件2007 年: 被引用 3 件2008 年: 被引用 3 件2009 年: 被引用 6 件2010 年: 被引用 35 件2011 年: 被引用 36 件2012 年: 被引用 158 件2013 年: 被引用 309 件2014 年: 被引用 653 件2015 年: 被引用 863 件2016 年: 被引用 1,128 件2017 年: 被引用 1,456 件2018 年: 被引用 2,021 件2019 年: 被引用 2,804 件2020 年: 被引用 4,032 件2021 年: 被引用 5,298 件2022 年: 被引用 4,403 件2023 年: 被引用 4,728 件2024 年: 被引用 4,706 件2025 年: 被引用 4,230 件2026 年: 被引用 1,296 件2027 年: 被引用 7 件1968 年は被引用が無いため表示していません1970〜1974 年は被引用が無いため表示していません1976〜1978 年は被引用が無いため表示していません1980〜1986 年は被引用が無いため表示していません1988 年は被引用が無いため表示していません1990〜1994 年は被引用が無いため表示していません1996〜1997 年は被引用が無いため表示していません2000 年は被引用が無いため表示していません2002 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 8,277 件、この内訳の 28.6%アメリカ合衆国: 引用元論文 3,064 件、この内訳の 10.6%インド: 引用元論文 1,932 件、この内訳の 6.7%イギリス: 引用元論文 1,434 件、この内訳の 5%シンガポール: 引用元論文 1,007 件、この内訳の 3.5%オーストラリア: 引用元論文 827 件、この内訳の 2.9%イタリア: 引用元論文 750 件、この内訳の 2.6%ドイツ: 引用元論文 743 件、この内訳の 2.6%スペイン: 引用元論文 665 件、この内訳の 2.3%韓国: 引用元論文 644 件、この内訳の 2.2%カナダ: 引用元論文 624 件、この内訳の 2.2%日本: 引用元論文 504 件、この内訳の 1.7%
0%28.6%その他 29.1%

機関

分野

  • Computer Science67.1%
  • Psychology10.9%
  • Social Sciences5.4%
  • Engineering3.9%
  • Decision Sciences3%
  • Medicine1.8%
  • その他7.9%

トピック

  • Sentiment Analysis and Opinion Mining11.4%
  • Topic Modeling9.7%
  • Advanced Text Analysis Techniques6%
  • Emotion and Mood Recognition3.9%
  • Text and Document Classification Technologies3.3%
  • Natural Language Processing Techniques3%
  • その他62.7%

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  1. A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications

    著者: Shaoxiong Ji, Shirui Pan, Erik Cambria, Pekka Marttinen, Philip S. Yu - IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. 2021 被引用: 2,695

  2. Multimodal Language Analysis in the Wild: CMU-MOSEI Dataset and Interpretable Dynamic Fusion Graph

    著者: Amir Zadeh, Paul Pu Liang, Soujanya Poria, Erik Cambria, Louis-Philippe Morency - Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), ACL (1) 2018 被引用: 1,211

  3. Multimodal sentiment analysis: A systematic review of history, datasets, multimodal fusion methods, applications, challenges and future directions

    著者: Ankita Gandhi, Kinjal Adhvaryu, Soujanya Poria, Erik Cambria, Amir Hussain - Information Fusion, Inf. Fusion 2022 被引用: 711

  4. Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing [Review Article]

    著者: Tom Young, Devamanyu Hazarika, Soujanya Poria, Erik Cambria - IEEE Computational Intelligence Magazine, IEEE Comput. Intell. Mag. 2018 被引用: 2,860

  5. A review of affective computing: From unimodal analysis to multimodal fusion

    著者: Soujanya Poria, Erik Cambria, Rajiv Bajpai, Amir Hussain - Information Fusion, Inf. Fusion 2017 被引用: 1,552

  6. Memory Fusion Network for Multi-view Sequential Learning

    著者: Amir Zadeh, Paul Pu Liang, Navonil Mazumder, Soujanya Poria, Erik Cambria, Louis-Philippe Morency - AAAI Conference on Artificial Intelligence 2018 被引用: 799

  7. Aspect-based sentiment analysis via affective knowledge enhanced graph convolutional networks

    著者: Bin Liang, Hang Su, Lin Gui, Erik Cambria, Ruifeng Xu - Knowledge-Based Systems, Knowl. Based Syst. 2021 被引用: 519

  8. MELD: A Multimodal Multi-Party Dataset for Emotion Recognition in Conversations

    著者: Soujanya Poria, Devamanyu Hazarika, Navonil Majumder, Gautam Naik, Erik Cambria, Rada Mihalcea - Meeting of the Association for Computational Linguistics, ACL (1) 2019 被引用: 331

  9. Context-Dependent Sentiment Analysis in User-Generated Videos

    著者: Soujanya Poria, Erik Cambria, Devamanyu Hazarika, Navonil Majumder, Amir Zadeh, Louis-Philippe Morency - Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), ACL (1) 2017 被引用: 875

  10. ABCDM: An Attention-based Bidirectional CNN-RNN Deep Model for sentiment analysis

    著者: Mohammad Ehsan Basiri, Shahla Nemati, Moloud Abdar, Erik Cambria, U. Rajendra Acharya - Future Generation Computer Systems, Future Gener. Comput. Syst. 2020 被引用: 730

  11. Jumping NLP Curves: A Review of Natural Language Processing Research [Review Article]

    著者: Erik Cambria, Bebo White - IEEE Computational Intelligence Magazine, IEEE Comput. Intell. Mag. 2014 被引用: 1,058

  12. ICON: Interactive Conversational Memory Network for Multimodal Emotion Detection

    著者: Devamanyu Hazarika, Soujanya Poria, Rada Mihalcea, Erik Cambria, Roger Zimmermann - Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP 2018 被引用: 436

  13. The Biases of Pre-Trained Language Models: An Empirical Study on Prompt-Based Sentiment Analysis and Emotion Detection

    著者: Rui Mao, Qian Liu, Kai He, Wei Li, Erik Cambria - IEEE Transactions on Affective Computing, IEEE Trans. Affect. Comput. 2022 被引用: 235

  14. Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis

    著者: Amir Zadeh, Minghai Chen, Soujanya Poria, Erik Cambria, Louis-Philippe Morency - Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP 2017 被引用: 288

  15. A Survey of Large Language Models for Healthcare: from Data, Technology, and Applications to Accountability and Ethics

    著者: Kai He, Rui Mao, Qika Lin, Yucheng Ruan, Xiang Lan, Mengling Feng, Erik Cambria - Information Fusion, Inf. Fusion 2025 被引用: 116

  16. Conversational Memory Network for Emotion Recognition in Dyadic Dialogue Videos

    著者: Devamanyu Hazarika, Soujanya Poria, Amir Zadeh, Erik Cambria, Louis-Philippe Morency, Roger Zimmermann - Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long Papers), NAACL-HLT 2018 被引用: 454

  17. Recent Advances in Deep Learning Based Dialogue Systems: A Systematic Survey

    著者: Jinjie Ni, Tom Young, Vlad Pandelea, Fuzhao Xue, Vinay Adiga, Erik Cambria - Artificial Intelligence Review, Artif. Intell. Rev. 2022 被引用: 223

  18. Will Affective Computing Emerge From Foundation Models and General Artificial Intelligence? A First Evaluation of ChatGPT

    著者: Mostafa M. Amin, Erik Cambria, Björn W. Schuller - IEEE Intelligent Systems, IEEE Intell. Syst. 2023 被引用: 153

  19. A survey on XAI and natural language explanations

    著者: Erik Cambria, Lorenzo Malandri, Fabio Mercorio, Mario Mezzanzanica, Navid Nobani - Information Processing & Management, Inf. Process. Manag. 2022 被引用: 120

  20. MentalBERT: Publicly Available Pretrained Language Models for Mental Healthcare

    著者: Shaoxiong Ji, Tianlin Zhang, Luna Ansari, Jie Fu, Prayag Tiwari, Erik Cambria - Language Resources and Evaluation Conference, LREC 2022 被引用: 146

  21. Financial Sentiment Analysis: Techniques and Applications

    著者: Kelvin Du, Frank Xing, Rui Mao, Erik Cambria - ACM Computing Surveys, ACM Comput. Surv. 2024 被引用: 142

  22. KnowleNet: Knowledge fusion network for multimodal sarcasm detection

    著者: Tan Yue, Rui Mao, Heng Wang, Zonghai Hu, Erik Cambria - Information Fusion, Inf. Fusion 2023 被引用: 122

  23. Seven Pillars for the Future of Artificial Intelligence

    著者: Erik Cambria, Rui Mao, Melvin Chen, Zhaoxia Wang, Seng-Beng Ho - IEEE Intelligent Systems, IEEE Intell. Syst. 2023 被引用: 90

  24. Multi-source aggregated classification for stock price movement prediction

    著者: Yu Ma, Rui Mao, Qika Lin, Peng Wu, Erik Cambria - Information Fusion, Inf. Fusion 2022 被引用: 123