著者

石井 恵 中渡瀬 秀一 富田 準二

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自然言語処理(NL) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2004, no.23, pp.79-84, 2004-03-05

被引用文献数

3

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本稿では掲示板のような場につぎつぎ書き込まれるメッセージの列における利用者の興味をそそる話題や、メッセージの書き込みに即応したそれら話題の掛け合いの発生や盛り上がり、流行の兆しなどの意味のある変化を利用者に飽きがこないように提示するための話題抽出手法を提案する。本手法ではユーザの興味をそそる話題として名詞句や固有名詞を話題として抽出する。そして、話題の勢いを扱える話題のスコアリング手法の提案により、それら話題の意味のある変化を利用者に飽きがこないように提示することを実現する。This paper proposes a topic extraction method for a message stream such as BBS. This method extracts noun phrases and proper nouns as topics attracting users and ranks those topics using their pressure around the latest message. As a result, the method can tell users interesting topics and a moment when a meaningful change happens on those topics.

著者

富田 準二 竹野 浩

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情報学基礎(FI)

巻号頁・発行日

vol.1998, no.109, pp.17-24, 1998-11-30

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WWW上での検索システムのように,検索対象が大規模で雑多なものとなり,また,検索キーとして単語列だけではなく文や文書を指定できるようになると,適合度の判定を正確に行なうことは難しくなる.本研究では,グラフモデルという新しい検索モデルを提案する.このモデルでは,検索キーおよびそれぞれの検索対象文書から,単語の重要度をノードの重みとし,単語間の関連度をリンクの重みとした主題グラフを作成し,これら主題グラフ間の類似度に基づき適合度を判定する.また,単なる単語の出現頻度情報ではなく単語間の関連度情報から単語の重要度を決定する手法を提案する.本手法を用いた検索システムを構築し,ベンチマークを用いて検索精度の評価を行なう.Precise document ranking is difficult for a search system, especially when documents are gathered from huge and various databases such as WWW, or when it uses sentences as a query phrase. We propose a new search model, Graph-Model. In this model, query phrase and each document is translated into a subject graph regarding every word's weight as its node's weight and relation between words as its link's weight, and the document ranking is evaluated by similarities between these graphs. We also propose a new method to calculate the word's weight using the relation between words not the frequency of a word. And we describe an experimental result using a benchmark data.

著者

光田 航 東中 竜一郎 富田 準二

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.35, no.1, pp.DSI-E_1-10, 2020-01-01 (Released:2020-01-01)

参考文献数

27

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Understanding the various information from user utterances is important for chat-oriented dialogue systems. However, no study has yet clarified the types of information that should be understood by such systems. With this purpose in mind, we first collected information that humans perceive from each utterance (perceived information) in chat-oriented dialogue. We then categorized the types of perceived information. The types were evaluated on the basis of inter-annotator agreement, which showed substantial agreement and demonstrated the validity of our categorization. To the best of our knowledge, this study is the first attempt to clarify the types of information that a chat-oriented dialogue system should understand from varied user utterances.

著者

長谷川 拓 西田 京介 加来 宗一郎 富田 準二

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.4Rin145, 2020 (Released:2020-06-19)

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近年 BERT をはじめとする transformer 型の事前学習モデルの出現により,様々な自然言語処理タスクにおいて目覚ましい研究成果があげられている.情報検索の分野においても,事前学習モデルを利用した検索技術により従来技術を大きく上回る精度で検索が可能となってきた.また,大量の文書から関連文書を高速高精度に検索することを目的として,ニューラルネットワークでスパースな潜在表現を獲得しこれを潜在単語とみなすことにより,転置インデックスを利用した高速検索を実現する試みもなされてきた.しかし,従来手法では学習時にスパース性を明示的に評価していなかったため,出力が限られた部分空間に偏ってしまい,転置インデックスをうまく活用できず高速に検索ができない可能性があるという問題があった.本研究では,事前学習モデルを利用したニューラルネットワークを用いて文脈を考慮可能にするとともに,このモデルで得られる潜在表現が部分空間に偏りにくい学習方法を提案する.数値実験により提案手法で得られる潜在表現から作成された転置インデックスを用いて,高速な検索が可能であること示す.

著者

篠原 章夫 富田 準二 木原 民雄

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ユビキタスコンピューティングシステム(UBI) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.14, pp.163-168, 2006-02-16

被引用文献数

1

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公共の場において巨大なインタラクティブ空間を提供する実験「みらいチューブ」を、2004年2月から10月まで横浜高速鉄道みなとみらい線みなとみらい駅コンコースで行った。本論文では、複数の画面、複数のセンサを柔軟に組み合わせることができるという本システムの特徴について、及びインタラクティブメディアに対する一般の通行者による注目度、受容性について行った評価について報告する。This paper introduces an interactive system for public spaces called Mirai Tube. This system is a large-scale interactive media space. It uses multiple sensors sucha as video cameras to recognize the conditions in a given space in real time. Mirai Tube Sysmte was installed in the underground concourse of Minatomirai Station in Yokohama. We had demonstration experiment from Feb. 1 to Oct. 31 2004. We report evaluation result of the experiment.