著者

川本 達郎

出版者

日本神経回路学会

雑誌

日本神経回路学会誌 (ISSN:1340766X)

巻号頁・発行日

vol.21, no.4, pp.162-169, 2014-12-05 (Released:2015-02-05)

参考文献数

15

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グラフからモジュール構造を検出する操作は,グラフ分割·コミュニティ検出として,様々な研究がなされてきました.本稿では,よく知られた検出手法の基礎を説明するとともに,そのいくつかはラプラシアンの固有値問題として書き表すことができ,互いに関係していることを紹介します.

著者

芦野 由己 川本 達郎 安松 健

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36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.4Yin232, 2022 (Released:2022-07-11)

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本研究は,定性的アプローチにて生成した自然言語データを,機械学習技術を活用したAskaにて分析を行い,結果を人が行った分析と比較することで有用性を評価し,自然言語データの分析手法の一つとして提言することを目的とした.方法については,創造的ワークショップ手法にて書き出した個々の考えの文章データをAskaに投稿し,各投稿データの相互評価を行った. そして, この関係データ(グラフデータ)の行列において要素の並び順を最適化してデータ集約を行い,このAskaとワークショップの結果を比較した.Askaによる分析結果は,文章に含まれる特定単語による単純な整理・分類ではなく,全体の意味を捉えたグルーピングが行われていることを確認した.人が行ったワークでは各々のデータの捉え方が加味されるため,機械学習よりも細分化されより抽象性の高いグルーピングが行われていた.しかしながら,Askaの結果は意見間の連続性がみられるとともにより概略的であり,全体像の把握が容易であった.このように,Askaと創造的ワークショップを統合的に用いることで, より合理的に意見を集約・理解することができることを示した.