著者

坂口 琢哉

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会研究会資料 知識ベースシステム研究会 109回 (2016/11) (ISSN:24364592)

巻号頁・発行日

pp.08, 2016-11-01 (Released:2021-07-14)

著者

坂口 琢哉

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.26, 2012

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BBSやTwitterといったSNSの用途に、TVコンテンツに対する実況が挙げられる。本研究では、web上に投稿された様々な実況コメントを収集し、それらを自己組織化することにより、実況の対象となったTVコンテンツの流れや盛り上がりを推定する手法を提案する。更に、提案手法をスポーツ番組や映画、ニュースなど実際の様々なコンテンツに適用することで、それぞれに対する動画要約への応用可能性について検討する。

著者

坂口 琢哉

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30回全国大会(2016)

巻号頁・発行日

pp.2P19in1, 2016 (Released:2018-07-30)

著者

坂口 琢哉 石崎 俊

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2004, no.130, pp.9-12, 2004-12-20

参考文献数

9

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大規模なスポーツのリーグ戦などで試合日程を作成する際,考慮すべき要素の一つに各チームの移動距離の最小化が挙げられる.本稿ではこの問題を組み合わせ最適化問題と捉え,ニューラルネットワークを用いて総移動距離の短い試合日程を作成するモデルを提案した.提案モデルにおいて,試合日程作成のために必要不可欠な制約は制約層のニューロン,一方チームの長距離移動抑制や連続した同一対戦試合の禁止といった付加的な条件は側抑制として符号化した.また,本モデルを日本のプロ野球のセ・リーグ公式戦日程に適用した結果,総移動距離が現状に対し約60%であるような試合日程を作成できた.When creating the schedule of a major sports league or so, the minimization of total travel cost for each team is one of the most important factors we should consider. In this study we regarded this problem as combinational optimization problem, proposed a model with neural network architecture creating a schedule with keeping total travel cost low. We encoded several constraints essential for consistent scheduling as neurons in a constraint layer, while additional factors inhibiting long-range travel or same match-up series as lateral inhibition. We applied this model to the schedule of NPB(Nippon Professional Baseball) Central League, and succeeded to create a schedule in which total travel cost was about 60% compared to the real schedule.

著者

坂口 琢哉 石崎 俊

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. TL, 思考と言語 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.100, no.697, pp.9-16, 2001-03-15

被引用文献数

3

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本研究では人間が持つ記憶,特に概念とその関係の構造について,連想概念辞書とパルスニューラルネットワークによるモデルを構築した.また本モデルの自然言語処理への応用として,比喩を理解するシステムを構築した.そしてこれを評価する為,人間の比喩理解に関するアンケートを実施し,本システムの出力結果との比較を行った.

著者

坂口 琢哉

雑誌

研究報告バイオ情報学(BIO)

巻号頁・発行日

vol.2011, no.24, pp.1-2, 2011-11-24

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BBS の用途の一つに,TV 番組に対するコメントの書き込みによる,視聴体験の共有が挙げられる.本研究ではこうしたデータを収集し,類似度に基づいて自己組織化することで,代表的なコメントを抽出する手法を提案した.提案モデルを,プロ野球の試合中継に関するコメントデータに適用した結果,得点シーンなどの重要な場面において活性値の高いコメントを抽出でき,その有効性と動画要約への可能性が示された.It is one of the popular uses of BBS that we post some comments of TV programs while watching them, communicating and sharing experience with other viewers. In this study, we suggested a self-organization model for those comment data to obtain some typical comments. We applied the model to comment data for a baseball game to get some essential comments at the important scene of the game, showing its efficacy and availability for movie summarization.