著者

廣田 千明 寺田 裕樹 橋浦 康一郎 伊東 嗣功 渡邉 貫治 小西 一幸 鎌田 信 白山 雅彦

出版者

秋田県立大学(地域連携・研究推進センター)

雑誌

秋田県立大学ウェブジャーナルA(地域貢献部門) = Akita Prefectural University Web Journal A (Regional Contribution Activities)

巻号頁・発行日

vol.6, pp.1-11, 2019-03-31

著者

堂坂 浩二 石井 雅樹 伊東 嗣功

出版者

秋田県立大学(地域連携・研究推進センター)

雑誌

秋田県立大学ウェブジャーナルB(研究成果部門) = Akita prefectural University Web Journal B(Results of research)

巻号頁・発行日

vol.6, pp.209-215, 2019-09-30

著者

福田 芳樹 堂坂 浩二 石井 雅樹 伊東 嗣功

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回全国大会(2020)

巻号頁・発行日

pp.4Rin182, 2020 (Released:2020-06-19)

---

人間同士の感情コミュニケーションを活性化させることを狙いとして,対話相手の感情を認識するだけでなく,感情判断理由を応答することができる会話ロボットの研究に従事している.そこで,本研究では,文章とその書き手の感情が入力されたとき,感情の生起要因を含む文を抽出するシステムについて報告する.このシステムを開発するため,まず,20万件の事例文から成る感情生起要因データベースを構築した.システムは,入力文と感情生起要因データベース中の文の類似度を文のベクトル表現のコサイン類似度によって計算し,感情生起要因となる入力文を抽出する.従来のbag of wordsによる文ベクトルと,BERTによる文ベクトルを用いた場合を比較し,BERTによる文ベクトルを用いたほうが,感情生起要因の抽出性能が向上することを示した.しかし,エラー分析の結果から,データベースの質と量を改善する必要があることが分かった.

著者

福井 康弘 伊東 嗣功 工藤 卓

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 第29回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.45, 2013 (Released:2015-01-24)

---

機能しない神経システムを補完することを目的とした生体の神経回路網と電子回路のインターフェイスを実現するためには,神経回路網のネットワークダイナミクスの解明と,最適な入力手法,出力である神経回路網の発火パターンをデコーディングする手法の開発が必須である.この目的のため,脳における神経情報処理の生体モデルとしてニューロ・ロボットの開発を行っている.生体の神経回路網に,外界からの入力として電流刺激が印加され,刺激による神経回路網の応答パターンによってニューロ・ロボットの行動が生成される.我々が開発しているニューロ・ロボットは,生体神経回路網が上位情報処理装置であり,ソフトウェアによって入出力を調整することによって合目的的行動を生成するように設計されている.本研究では常時教師無し学習を行いながら行動生成を行う自己組織化マップ(SOM)を用いたニューロ・ロボットを開発した.ロボットのIRセンサが識別した左右の障害物の位置に対応した2電極から電流刺激を行い,刺激によって得られる64次元の特徴ベクトルをSOMに入力し,10×10の2次元のマップ空間に写像して次元縮約を行った.学習の初期にのみ,左右の障害物に割り当てた電流刺激に対してあらかじめ選定したノードを強制的に勝者ノードとして教師あり学習を行い,勝者ノードに対して適切な想定動作を関連づけた.これをシーディングと呼ぶ.シーディングにより,左右入力によって誘発された神経電気活動の時空間パターンが互いに重なっていなかった場合,勝者ユニットの分布は左入力に対する勝者ユニットがマップ上の左側に,右入力に対する勝者ユニットが右側にほぼ分離して写像された.また,複数回の入力で選出された勝者ユニットの重心の位置は入力ごとに繰り返しほとんど同じ位置が選択される傾向が確認された.

著者

福井 康弘 伊東 嗣功 箕嶋 渉 周田 ありす 工藤 卓

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 第30回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.290-295, 2014 (Released:2015-04-01)

---

脳における高次機能の解明のためには,外界との入出力を備えた神経回路網において,発現する電気活動のパターン変化を定量的に解析する必要がある.この目的のため,生体の神経回路網に電流刺激を与え,刺激によって得られる応答パターンをもとに行動生成を行うニューロ・ロボットの開発を行っている.本研究ではロボットを制御する手法として,常時教師なし学習を行いながら行動生成する自己組織化マップ(SOM)を用いたニューロ・ロボットを開発した.ロボットのIRセンサが識別した障害物の位置に対応して刺激電極に電流刺激を行い,刺激に応答して発現した神経活動パターンを64次元の特徴ベクトルで表現し,これを20×20の2次元マップ空間に次元縮約した.学習の初期課程のみ教師あり学習を行い,刺激による応答を特定のノードに写像させることで異なる刺激点からの刺激誘発応答を2次元空間に分離して写像した.それにより,ニューロ・ロボットの衝突回避行動を生成することに成功した.