著者

平岡聖也 奥村紀之

雑誌

第76回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2014, no.1, pp.159-160, 2014-03-11

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現在,推理小説には多くのジャンルが存在し,読みやすさという観点からの難易度も非常に幅が広い.推理小説を読もうとしても,読み慣れた人とそうでない人では読んで面白いと感じる難易度に差が出てしまう.推理小説における難易度は,トリックを暴いて犯人を当てる難易度と直結している.そこで,文脈解析を用いて推理小説を解析し難易度を判定することができれば,読み手の小説の取捨選択を支援することができる.本研究では,青空文庫の推理小説を対象に文脈解析を行い,犯人推定やトリックの解析結果から小説の特徴や難易度を判定する.加えて,読み手の求める条件から推理小説をランキングする手法を検討する.

著者

大西智佳 奥村紀之

雑誌

第75回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2013, no.1, pp.311-312, 2013-03-06

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近年インターネットの爆発的な普及によってメールやチャット、SNSなどを使用する機会が増えてきている。中でも感情を伝える手段として顔文字が活用されている。しかし、顔文字の存在によって文章と顔文字の感情が相違しており書き手の感情が分からないという問題が発生する場合もある。本研究室には先行研究の感情判断システムがある。この既存のシステムでは文章から感情を判断できるが、受動態の判定ができない、主語が無い文章は判定できない等の理由により、結果として無感情と判断される場合が多い。そこで本研究では感情判断システムの精度を向上させ、文章とそれに付与された顔文字から感情を比較・検討している。

著者

金丸 裕亮 豊嶋 章宏 奥村 紀之

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. NLC, 言語理解とコミュニケーション (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.114, no.81, pp.29-33, 2014-06-07

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TwitterやFacebook,ウェブログ等のソーシャルメディアが広く利用されるようになり,それに伴いソーシャルメディア上でのトラブルも年々増加している.ソーシャルメディア上では,不用意な発言によってたちまち炎上してしまう.本研究では, Twitterに着目し,大量のログデータから他者が受け取るイメージ(感情)を抽出することで,ソーシャルメディア上で形成される発信者の性格(表層心理)を推定する手法について検討している.実験として,ある発信者のログデータを感情判断システムによって解析し, Big Threeモデルとの対応を行うことで,ソーシャルメディア上での発信者の性格を推定している.

著者

平岡聖也 奥村紀之

雑誌

第76回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2014, no.1, pp.159-160, 2014-03-11

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現在,推理小説には多くのジャンルが存在し,読みやすさという観点からの難易度も非常に幅が広い.推理小説を読もうとしても,読み慣れた人とそうでない人では読んで面白いと感じる難易度に差が出てしまう.推理小説における難易度は,トリックを暴いて犯人を当てる難易度と直結している.そこで,文脈解析を用いて推理小説を解析し難易度を判定することができれば,読み手の小説の取捨選択を支援することができる.本研究では,青空文庫の推理小説を対象に文脈解析を行い,犯人推定やトリックの解析結果から小説の特徴や難易度を判定する.加えて,読み手の求める条件から推理小説をランキングする手法を検討する.

著者

山下 紗苗 上 泰 奥村 紀之

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33回 (2019)

巻号頁・発行日

pp.4M3J903, 2019 (Released:2019-06-01)

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既存の感情推定システムは文章から何かしらの感情を推定できることが前提となっているが,実際には人間にとって推定困難な文章もある.対話システムなどがより人間らしい感情推定をするためには,人間同様「感情推定が困難である」といった結果も出すべきと考える.そのため我々は,日本語文章における筆者の感情推定を行う際の推定難易度を求めるシステムの構築を目指す.否定表現の有無,感情表現の有無,分類器による分類を組み合わせて感情推定難易度を判定した.否定表現の有無と分類器を組み合わせたモデルで,F1 値は 8 割を超えた.

著者

小邦 将輝 奥村 紀之

雑誌

第77回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2015, no.1, pp.267-268, 2015-03-17

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本研究では、新聞記事、選手やサポーターのTwitterの投稿、ブログ記事などから、チームや選手のコンディションに関わる情報を収集し、それらの解析に基づいて、Jリーグの試合結果予測を行うためのシステム構築を目指す。試合結果は、選手の健康状態やチームワーク、出場停止などの主として人的な要素に影響される。そのため、各種エントリから選手の状況を抽出することが重要となる。本研究では、Webから取得できる文書群に着目し、チームや選手のコンディションを推定する。また、選手のコンディションから、フォーメーションにおける選手の重要性を考慮したチーム力の判定を行い、試合結果の予測につなげていく。

著者

奥村 紀之 奥村 嶺

出版者

人工知能学会

雑誌

2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

巻号頁・発行日

2019-04-08

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本稿では,顔文字の原形推定におけるマルチクラス分類をフィードフォワード型ニューラルネットワークで実装した事例について報告している.ニューラルネットワークには層ごとにユニットが配置されるが,ユニット数の妥当さは自明ではなく,実験的に決定する必要がある.そこで,ユニット数と分類正解率の観点から,ユニット数の最適値について調査を行った.その結果,本タスクにおいて,経験則として尤もらしいとされるユニット数である6500ユニットを利用することが最適であることが分かった.

著者

奥村 嶺 奥村 紀之

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.31, 2017

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本稿では、ニューラルネットワーク(NN)を用いた顔文字の原形推定に関して述べている。 Bigram素性単体でのNNと、Bigram素性、Trigram素性、SkipBigram素性を複合利用したNNを構築している。また、復元抽出による均衡データを作成し、評価している。評価実験より、NNを利用することで、これまでのCosine類似度に基づく原形推定よりも良好な傾向が見られることを示している。

著者

阿部 敬由 奥村 紀之

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.23, 2009

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本研究は,色や形状の情報を用いて,画像の中に含まれている物を判定する物体認識を行うことを目標としている.本研究では認識対象を特に野菜と果物としている.本システムは色と形状の特徴を「赤」,「丸い」等といった言語情報として抽出し,言語と物体を対応付ける知識ベースにより物体を特定するシステムである.そのため,本稿では物体の色と形状が分かれば,容易に認識対象を拡張できることを示している.

著者

金丸 裕亮 豊嶋 章宏 奥村 紀之

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 = IEICE technical report : 信学技報 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.114, no.81, pp.29-33, 2014-06-14

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TwitterやFacebook,ウェブログ等のソーシャルメディアが広く利用されるようになり,それに伴いソーシャルメディア上でのトラブルも年々増加している.ソーシャルメディア上では,不用意な発言によってたちまち炎上してしまう.本研究では, Twitterに着目し,大量のログデータから他者が受け取るイメージ(感情)を抽出することで,ソーシャルメディア上で形成される発信者の性格(表層心理)を推定する手法について検討している.実験として,ある発信者のログデータを感情判断システムによって解析し, Big Threeモデルとの対応を行うことで,ソーシャルメディア上での発信者の性格を推定している.