1 0 0 0 電子化辞書を記憶内容とした連想回路による意味の脱曖昧化
- 著者
- 村上 明伸 平井 有三
- 出版者
- 一般社団法人映像情報メディア学会
- 雑誌
- テレビジョン学会技術報告 (ISSN:03864227)
- 巻号頁・発行日
- vol.20, no.39, pp.129-136, 1996-06-21
辞書を用いた言葉の意味の脱曖昧化は、各見出し語と連合した複数の語義の中から一つを選択するととである。電子化辞書の各見出し語と語義をノ一ドとする連想記憶回路を構成し、連想基準表から選んだ意味的関連語の意味の脱曖昧化に関する実験を行なった。その結果、ランダムに意味の組合せを選択した場合の正答率が約20%であるのに対して、70%以上の確率で正しい意味の組合せが検出できることが分かった。
1 0 0 0 OA 放電陽極酸化処理によるチタンインプラント周囲組織の酸化ストレス抑制
- 著者
- 村上 明日香
- 出版者
- 昭和大学
- 雑誌
- 研究活動スタート支援
- 巻号頁・発行日
- 2011
チタンインプラント埋入後の創傷治癒における酸化ストレスは,骨結合を妨げる重要な因子であり,これを抑制することがひつようである.チタンは表面処理により骨との親和性を向上させることができる一方で,酸化ストレスの抑制については検討されていない.本研究では放電陽極酸化によって表面処理したチタンの骨芽細胞に対する酸化ストレス抑制効果を検討した.放電陽極酸化チタンでは骨芽細胞の石灰化関連遺伝子の上昇が見られた.また,表面に析出した骨様石灰化物の物理的性質が向上した.放電陽極酸化チタン表面から発生する活性酸素が分解され,接着細胞に対して酸素を持続的に徐放することにより,酸化ストレスを抑制することが可能になった.放電陽極酸化処理チタンは,骨結合能と創傷治癒の促進により,チタンインプラントの表面処理として有効であると考えられる.
1 0 0 0 OA オンラインディベートにおけるテキストと行動に基づいた意見の分類
- 著者
- 村上 明子 ルディ レイモンド
- 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.24, 2010
ネット上で行われる多くの議論は多くの人の意見を反映しており,既存のパブリックコメントなどに代わるものとして期待される.ディベートなどの議論においては,他の人の発言に対して返答することで,参加者は全体のテーマや他の人の発言に対するポジション(賛成など)を示している.本研究では,参加者の行動とそれに伴うテキストによって参加者の意見を推察し、参加者の意見を分類できることを示す.
1 0 0 0 複数の筆者の表記の違いを利用した同義表現抽出
- 著者
- 村上 明子 那須川 哲哉
- 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.73, pp.117-124, 2004-07-16
- 被引用文献数
- 1
大量のテキストを分析し傾向を捉えるテキストマイニングにおいて、分析の観点で同義表現とみなせる語を代表的な表現に集約することは、表層表現の出現頻度のみで分析をするよりも有効である。そのためには、一般的な同義表現のみならず、分析対象の文書と目的に特化した同義表現の辞書が必要になる。本稿では、筆者別に分けられた文書集合を、表現の一貫性が保たれた文書集合として用いることにより、同義表現抽出の精度を向上させる手法を示す。我々は同一の筆者であれば一つの対象を表現するために、常に同じ表現を使う傾向があると仮定した。この仮定によれば、筆者別に分けられた文書内で似た文脈をもつ語あるいは表現のほとんどが類義表現であっても同義表現ではないといえる。コールセンターの対応記録データを用いて実験を行った結果、この仮定と本手法の有効性が示された。We present a text mining method for finding synonymous expressions based on the distributional hypothesis in a set of coherent corpora. This paper proposes a new methodology to improve the accuracy of a term aggregation system using each author's text as a coherent corpus. Our approach is based on the idea that one person tends to use one expression for one meaning. According to our assumption, most of the words with similar context features in each author's corpus tend not to be synonymous expressions. Our proposed method improves the accuracy of our term aggregation system, showing that our approach is successful.