著者

金久保 正明

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.52, no.8, pp.2495-2506, 2011-08-15

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近年,いわゆる「ことば工学」の一環として,駄洒落,なぞなぞ等の言葉遊びをコンピュータで自動生成する研究が始まっている.駄洒落を謎解きとするタイプのなぞなぞ生成システムもすでに研究開発事例はあるが,なぞなぞ質問文のテンプレートが決められ,それに特化した単語データベースが用いられている.そこで本論文では,概念の上位下位の体系や格フレーム等の一般的な概念データベースからなぞなぞ生成を試みる.具体的には,格フレームの連結に相当する文型を定義し,一般的な概念体系を用意する.駄洒落を形成する2語のそれぞれから上位概念をたどり,共通する文型があれば,答えとすべき単語は上位概念で伏せ,質問文を提示する.難度を高めるため,提示する方の単語を異音同義語で隠したり,謎解きに英語読みを用いたりする等した.被験者に解答してもらう実験では,人間が作成するなぞなぞと同等以上の難度を有し,面白さと意外性を持つなぞなぞが生成されることが確認された.

著者

金久保 正明

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.54, no.7, pp.1937-1950, 2013-07-15

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近年,いわゆる「ことば工学」の一環としてシステムに駄洒落を自動生成させる試みが盛んになり,駄洒落に基づくなぞなぞの生成等,様々な応用のほか,面白い駄洒落を自動的に絞り込む方法等も模索されている.一方,形態素解析では入力文に対して複数の形態素解析結果が得られることがあり,このとき意図されていなかった解析結果は駄洒落として見なすことができる.また,駄洒落と見なせる複数の文の間では,共通する読みの平仮名文字列における双方の単語区切り位置が食い違う場合もあり,これらは意外性の高い駄洒落になると思われる.そこで,本論文では形態素解析を類音に拡張し,文節レベルの変換が可能なシステムを提案する.駄洒落の面白さを高めるため,通俗的な名詞群を基本体言とし,他の単語もそれらと連接する可能性の高いもので揃えた.区切り位置の異なる文が生成されやすくするため,短い単語を増やし,特に文頭,文末に来る読み1字の単語を多く登録するような工夫をしている.詳細な試験評価により,一定レベルの意外性,面白さを有する変換文の生成が確認された.

著者

金久保 正明 本多 真二

雑誌

全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.第71回, no.コンピュータと人間社会, pp.407-408, 2009-03-10

著者

金久保 正明

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.52, no.8, pp.2495-2506, 2011-08-15

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近年,いわゆる「ことば工学」の一環として,駄洒落,なぞなぞ等の言葉遊びをコンピュータで自動生成する研究が始まっている.駄洒落を謎解きとするタイプのなぞなぞ生成システムもすでに研究開発事例はあるが,なぞなぞ質問文のテンプレートが決められ,それに特化した単語データベースが用いられている.そこで本論文では,概念の上位下位の体系や格フレーム等の一般的な概念データベースからなぞなぞ生成を試みる.具体的には,格フレームの連結に相当する文型を定義し,一般的な概念体系を用意する.駄洒落を形成する2語のそれぞれから上位概念をたどり,共通する文型があれば,答えとすべき単語は上位概念で伏せ,質問文を提示する.難度を高めるため,提示する方の単語を異音同義語で隠したり,謎解きに英語読みを用いたりする等した.被験者に解答してもらう実験では,人間が作成するなぞなぞと同等以上の難度を有し,面白さと意外性を持つなぞなぞが生成されることが確認された.Some systems which generates Japanese punning riddles have been proposed. However, these systems employed special concept dictionaries and templates used to generate the surface texts. This paper proposes the generation system of Japanese riddles using only a general concept dictionary. This paper shows subjects experiments in order to confirm the validity of the proposed system.

著者

金久保 正明

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集

巻号頁・発行日

vol.29, pp.185, 2013

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近年,所謂「ことば工学」の一環としてシステムに駄洒落を自動生成させる試みが盛んになり,駄洒落に基づくなぞなぞの生成等,様々な応用の他,面白い駄洒落を自動的に絞り込む方法等も模索されている.一方,形態素解析では入力文に対して複数の形態素解析結果が得られることがあり,このとき意図されていなかった解析結果は駄洒落としてみなすことができる.また,駄洒落とみなせる複数の文の間では,共通する読みの平仮名文字列に於ける双方の単語区切り位置が食い違う場合もあり,これらは意外性の高い駄洒落になると思われる.そこで,本論文では形態素解析を類音に拡張し,文節レベルの変換が可能なシステムを提案する.駄洒落の面白さを高めるため,通俗的な名詞群を基本体言とし,他の単語もそれらと連接する可能性の高いもので揃えた.区切り位置の異なる文が生成され易くするため,短い単語を増やし,特に文頭,文末に来る読み一字の単語を多く登録するような工夫をしている.詳細な試験評価により,一定レベルの意外性,面白さを有する変換文の生成が確認された.

著者

伊木 正二 服部 三郎 田島 一幸 神野 哲一 広部 亮一郎 肥田野 親男 安達 六郎 神谷 国輝 平塚 欣蔵 宮崎 義一 紫雲 千鶴雄 大渡 介一郎 石本 強 小島 鴻次郎 佐藤 喜輔 野上 辰之助 山口 哲二 久保 正明 原 俊郎 白水 護 稲永 守 永江 光夫 徳原 光信 御厨 美年 坪田 督之助 斎藤 義博 渡辺 尚三

出版者

一般社団法人 資源・素材学会

雑誌

日本鉱業会誌 (ISSN:03694194)

巻号頁・発行日

vol.74, no.843, pp.585-640, 1958-09-25 (Released:2011-07-13)

参考文献数

10

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As in about ten years the new mining machines and technics were imported, the mining method in Japan were changed remarkably.Natural condition of coal seam in Japan (1956)Working depth (Average) 334.7m(Maximum) 836mAverage thickness of seam 1.71mAverage thickness of coal 1.31mOutput from coal face 48.281Mill. t.About 65% of output is worked by longwall method. About 36% of output is gotten by blasting, and 36% by coal picks in coal face, but coal cutters are used pretly well. Hobels are used in Emukae, Takashima, Kogayama and Mitsubishi-Bibai. 55% of output is conveyed Panzer conveyor at coal face.Hydraulic stowing is carried out at Onoura and pneumatic stowing is used at Yamano, Akabira and Sakito coal mines. Slicing method for thick seam is carried out at Hojo and Takashima coal mines.We must decrease the number of coal faces in one pit and increase the output per one coal face, and use the practical working time effectively.

著者

金久保 正明

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.54, no.7, pp.1937-1950, 2013-07-15

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近年,いわゆる「ことば工学」の一環としてシステムに駄洒落を自動生成させる試みが盛んになり,駄洒落に基づくなぞなぞの生成等,様々な応用のほか,面白い駄洒落を自動的に絞り込む方法等も模索されている.一方,形態素解析では入力文に対して複数の形態素解析結果が得られることがあり,このとき意図されていなかった解析結果は駄洒落として見なすことができる.また,駄洒落と見なせる複数の文の間では,共通する読みの平仮名文字列における双方の単語区切り位置が食い違う場合もあり,これらは意外性の高い駄洒落になると思われる.そこで,本論文では形態素解析を類音に拡張し,文節レベルの変換が可能なシステムを提案する.駄洒落の面白さを高めるため,通俗的な名詞群を基本体言とし,他の単語もそれらと連接する可能性の高いもので揃えた.区切り位置の異なる文が生成されやすくするため,短い単語を増やし,特に文頭,文末に来る読み1字の単語を多く登録するような工夫をしている.詳細な試験評価により,一定レベルの意外性,面白さを有する変換文の生成が確認された.Two different sentences which resemble each other in pronunciation are humourous. Japanese language morphological analysis systems can make two different sentences which have pronunciations which are in step with each other. This paper proposes the generation system of sentences which sound like entered sentences by morphological analysis manner. The proposed system has something low class word database, to generate funny sentences. This paper shows subjects experiments in order to confirm the validity of the proposed system.

著者

金久保 正明 萩原 将文

出版者

The Institute of Electrical Engineers of Japan

雑誌

電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. C, A publication of Electronics, Information and System Society (ISSN:03854221)

巻号頁・発行日

vol.128, no.6, pp.997-1004, 2008-06-01

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Frequent patterns mining is one of the important problems in data mining. Generally, the number of potential rules grows rapidly as the size of database increases. It is therefore hard for a user to extract the association rules. To avoid such a difficulty, we propose a new method for association rule induction with pseudo artificial life approach. The proposed method is to decide whether there exists an item set which contains N or more items in two transactions. If it exists, a series of item sets which are contained in the part of transactions will be recorded. The iteration of this step contributes to the extraction of association rules. It is not necessary to calculate the huge number of candidate rules. In the evaluation test, we compared the extracted association rules using our method with the rules using other algorithms like Apriori algorithm. As a result of the evaluation using huge retail market basket data, our method is approximately 10 and 20 times faster than the Apriori algorithm and many its variants.