著者

石井 健一郎

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. TL, 思考と言語 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.103, no.657, pp.85-89, 2004-02-13

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近年の情報技術の進展は,人間のコミュニケーション行動そのものに大きな変革をもたらした.しかし,我々の前には依然円滑なコミュニケーションを妨げる様々な壁が立ちはだかっている.コミュニケーション研究はこのコミュニケーションの壁を突破し,感動までも共有できる理想的なコミュニケーションの実現を目指している.本稿はコミュニケーション研究に関する様々な課題と期待について述べた.

著者

石井 健一郎

出版者

名古屋大学オープンコースウェア委員会

巻号頁・発行日

2011-03-09 (Released:2011-07-28)

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[講義資料]1-15, [演習資料]・本演習について(演習初回資料)・課題1「最近傍決定則による認識実験」(第1回演習で実施) ・課題2「最近傍決定則による認識プログラムの作成」(第1~3回演習で実施) ・課題3「多クラスのパーセプトロンによる学習」(第3~5回演習で実施) ・課題4「最近傍決定則による手書き文字の認識」(第6~9回演習で実施) ・課題5「Glucksmanの特徴を利用した手書き文字認識」(第7~9回演習で実施) ・「Glucksmanの特徴」に関する関数ライブラリ・課題6「フィッシャーの判別分析」(第10~14回演習で実施) ・逆行列を求める関数 inverse の関数定義, [期末試験問題]

著者

湯浅 辰丸 鳥海 不二夫 石井 健一郎 間瀬 健二

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.26, 2012

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GARCH効果は金融市場の混乱要因を説明する重要な要素であるが,発生メカニズムに関する決定的な理論や実証結果は未だに示されてはいない.それは市場参加者の情報構造が発生要因であることが示唆されているが,発生のメカニズムを特定するための充分な検証には至っていない.本研究では,人工市場を用いて市場参加や市場の条件をコントロールし分析することにより,その発生メカニズムの特定を目指す.

著者

稲葉 通将 鳥海 不二夫 石井 健一郎

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J94-D, no.1, pp.59-67, 2011-01-01

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近年,人間と対話を行うコンピュータ(対話エージェント)に関する研究が活発化している.しかし,その多くはチケット予約や道案内など特定のタスク達成を目的としたタスク指向型対話エージェントに関するものであり,人間と雑談を行い,話を盛り上げるための非タスク指向型対話エージェントの研究は少ない.話を盛り上げ,相手を楽しませる対話エージェントの設計のためには,人間同士の対話の分析が必要不可欠である.そこで本論文では,人間同士のテキスト対話中における,話者の盛り上がり度の高い発話をCRF (Conditional Random Fields)を用いて自動判定する手法を提案する.本手法では,大規模コーパスから獲得した共起情報を用いて,発話と発話の間の意味的なつながりの強さを抽出し,これを素性の一つとして用いた.実験の結果,提案手法は人手による評価に準ずる性能を示すことを確認した.

著者

磯村 直樹 鳥海 不二夫 石井 健一郎

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J92-D, no.4, pp.542-551, 2009-04-01

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近年,人間と対話のできるコンピュータ(対話システム)は様々な分野で利用されている.このようなシステムの実現のためには,性能の定量的評価が不可欠である.チケット,切符の予約などを目的としたタスク指向型対話システムでは,客観的・定量的な評価法がある程度確立されているのに対し,雑談などを目的とした非タスク指向型対話システムではアンケートなどの主観的な評価法が用いられているにすぎない.本論文ではテキスト対話を取り上げ,非タスク指向型対話システムの客観的・定量的な評価法を提案する.本論文では,いわゆる対話の「浅い構造」にのみ着目し,発話間のつながりという最低限の自然さを評価することを試みる.本手法では,人間同士の対話は自然で理想的な対話であると仮定し,人間同士の対話に発話タグを手動で付与し,付与したタグの系列を学習したHMMを作成する.実験の結果,HMMによって複数の非タスク指向型対話システムの性能を比較評価できることが確認された.