著者

川本 峻頌 澤井 悠 張 培楠 脇本 宏平

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35回 (2021)

巻号頁・発行日

pp.3H2GS9b04, 2021 (Released:2021-06-14)

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NLGシステムの生成結果の評価、あるいは極性判定のような応用タスクのアノテーションでは、実応用時と同様の幅広い属性のアノテーターによる作業が重要である。こうした応用事例ではクラウドソーシングのような仕組みを利用して多様なアノテーターを集めることが多い一方で、実世界のユーザの多くはスマートフォンなどのモバイル端末を利用する割合が多い。本稿では、これまで注力されていなかったスマートフォンなどのモバイル端末におけるUXを重視した、応用タスク向けのアノテーションツール "FAST" を提案する。実験では、複数名のアノテーターによるアノテーションを実施し、ツールのログやユーザアンケートから速度や品質、使いやすさといった指標を評価した。結果、本システムは特定のタスクにおいて、既存の手法と比較して、品質を維持しつつ高速にアノテーションできることを確認した。

著者

脇本 宏平 川本 峻頌 張 培楠

出版者

人工知能学会

雑誌

2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

巻号頁・発行日

2020-04-01

著者

川島 崇 川本 峻頌 積田 大介 下山 翔 宗政 一舟 友松 祐太 林 邦興 高木 友博

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32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.1E201, 2018 (Released:2018-07-30)

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近年,インターネット上でユーザに対して店舗の紹介を行うサービスが増えてきている.各サービスでは同時に,ユーザの嗜好に合った店舗を表示させる分析が幅広く行われてきている.推薦の分野ではユーザのクリック情報が十分に存在する時には協調フィルタリングが高い性能を誇る.一般的にユーザ×アイテムの行列を作成した際データスパースの問題が発生するので新規ユーザに対応することが難しい.また十分にデー タが得られなかった場合,バンディットアルゴリズムなどを応用しているケースが見られる.バンディットアルゴリズムは各アームを十分に試行してそれぞれから報酬を得ることで学習を進めていくためアイテム数が多くなった場合に全てを学習するのは実質的に不可能である.新たなユーザが出てきた時に十分にデータを集める必要性は協調フィルタリングと同様の問題がある.上記の問題を解決すべく本稿では強化学習の価値関数の更新に多層ニューラルネットを用いた深層強化学習による推薦システムの提案を行う.

著者

脇本 宏平 川本 峻頌 張 培楠

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.4Rin170, 2020 (Released:2020-06-19)

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インターネット広告領域では、広告制作物の大量生産の需要が高まっている。広告画像と広告文から構成されるバナー広告において、広告文はユーザーの興味を引き、商品の情報を伝え、商品のランディングページ(以下LP)へと誘導する重要な役割を担っている。現在、クリエイターは、LPの情報を元に広告文を制作しているが、これを大量に行うことは非常にコストが高い。そこで我々は、広告文生成の自動化を試みる。生成される広告文には、LPに記載されている商品に関する説明を反映させる必要がある。しかし、LPに記載されている説明文は、質、量共にばらつきが大きく、そのまま学習に用いるのは困難である。そこで本研究では、商品に関連する複数の重要な単語(キーワード)に基づき広告文を生成する手法を提案する。実際に配信された広告データを用いた実験を行い、適切な広告文が生成できることを確認した。

著者

松野 元樹 田中 翔 原 拓希 川本 峻頌 下山 翔 川島 崇 積田 大介 城戸 康 橋本 司 高木 友博

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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本研究ではマルチエージェントシステムを念頭に、タスク実行に必要なリソースとメンバー能力のマッチング問題を考える。我々はタスク・リソースマッチング問題に対し深層強化学習を用いて現代的な解法を構築し、基準となるいくつかの既存手法と多角的な観点から比較しながら提案手法の評価を行った。数値実験の結果により、深層強化学習は組み合わせ最適化問題において実行時間と組み合わせ精度の両立を狙う際に有用であるということが明らかにされた。