著者

但馬 康宏 北出 大蔵 中野 未知子 藤本 浩司 中林 智 小谷 善行

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.2007, no.76, pp.7-12, 2007-07-24

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本研究において、比較的長い対話に対する話題分割を行う手法を提案する。隠れマルコフモデル(HMM)による話題分割は、これまでも盛んに研究されており、音声認識の分野で特に成果をあげている。しかし、一般的に対話を単語の列として取り扱うため、長さが数百語程度以上の対話の場合にその対話の発生確率が著しく低くなり、有効精度不足となる。本手法では、対話における発話を HMM の出力単位として話題分割を行う。対話における1発話ごとにベイズ推定によりあらかじめ話題のラベルを付けた後、そのラベル列を出力する HMM を構成することにより話題の切り替わりを特定する。ここで、HMM はすべての状態間の遷移を許したモデルとした。68 名の被験者で対話実験を行い、62 対話を作成し、本手法の有効性を検証した。この結果、1500 単語程度の長さの対話にたいして良好な分割精度を出せたことを報告する。We propose a dialogue segmentation and topic structure finding method via Hidden Markov Model (HMM). HMM has been applied for this problem in previous studies and its advantages have been shown. Nevertheless, the length of the dialogue must be restricted about a hundred words because of computational errors, i.e. the occurrence probability of a dialogue which has a thousand words tends to be less than 10-1000 and we fail to construct HMM because of lack of computational precision. In this paper, we propose a new approach for this problem by HMM whose state outputs a symbol of an utterance. Every utterance is classified into some symbols of a segment by a Bayesian classifying method, then we construct an HMM for the target dialogue. The HMM in our method can handle a long dialogue whose length is about 1500 words for 1000 kinds of words. We used 62 dialogues by 68 testee and evaluate our method.

著者

升田 貴仁 椎名 愛優 三階 貴史 長嶋 健 藤本 浩司 髙田 護 池田 純一郎 大塚 将之

出版者

日本臨床外科学会

雑誌

日本臨床外科学会雑誌 (ISSN:13452843)

巻号頁・発行日

vol.80, no.6, pp.1060-1066, 2019 (Released:2019-12-30)

参考文献数

30

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若年者の乳腺葉状腫瘍はまれであり,線維腺腫,特に若年性線維腺腫との鑑別は困難である.これまでは線維腺腫であれば腫瘤摘出術,葉状腫瘍であればマージンをつけた切除が必要とされてきたが,近年,葉状腫瘍に対する手術においても断端陰性であればマージンは不要であるという報告が増加している.症例は11歳,女児.左乳房に7cm大の腫瘤を自覚し受診.画像検査および針生検では若年性線維腺腫もしくは良性葉状腫瘍が疑われ,腫瘤摘出術を施行した.病理結果は良性葉状腫瘍で断端は陰性であった.自験例では良性葉状腫瘍であったことと,腫瘤摘出術によって断端陰性が得られたことより,追加切除は施行せず,術後6年6カ月無再発で経過している.若年者の葉状腫瘍に対する治療において,根治性とともに整容性や機能温存へ十分配慮した上での方針決定が望まれる.

著者

庄山 直芳 藤本 浩司

出版者

一般社団法人 日本航空宇宙学会

雑誌

航空宇宙技術 (ISSN:18840477)

巻号頁・発行日

vol.19, pp.39-45, 2020 (Released:2020-01-31)

参考文献数

19

被引用文献数

1

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A concept study was performed on the spin-launch of a small orbital launch vehicle from a balloon. The small rocket is based on an existing sounding rocket SS-520, the smallest orbital rocket in the world. The increase in launch capacity was calculated by considering the velocity increment required to reach a low earth orbit. Three-dimensional trajectory analysis was performed to obtain the allowable elevation angle error to achieve an orbit insertion accuracy of 1 km in apogee altitude. A new attitude control system of the launcher hanging on a balloon, which uses a double gimbal control moment gyroscope (DCMG), was proposed to satisfy the launch safety requirement. The other issues to be addressed, including the combustion and dynamic behaviors of propellant at high altitude, the reusability of the launcher system, were also discussed.

著者

築地 毅 鈴木 晴也 柴原 一友 藤本 浩司 池田 龍司 尾﨑 和基 森田 克明 松原 敬信

雑誌

研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:21888779)

巻号頁・発行日

vol.2020-NL-244, no.4, pp.1-7, 2020-06-26

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本稿では,BERT を利用した教師無しデータへの適用について論ずる.近年ディープラーニングの技術が確立し始めており,特に画像認識分野において,既存の技術では困難だった特徴の自動抽出を実現したことにより,非常に高い精度を上げるようになってきている.自然言語処理においてもディープラーニングの研究は広く行われているが,近年 Google により発表された BERT の功績は大きく,教師あり学習のタスクに対して,既存の成果を大きく上回る成果を上げている.本稿では,教師あり学習の精度を大きく高めた BERT を教師無しデータに適用することで,既存手法の性能向上につながる可能性があるという仮説を主張する.本稿では,特許文書を対象に,教師あり学習を行わずに特許の類似性を図る実験を行った.実験の結果,人手で付与した特許分類フラグに対し 61.9 %の正解率となり,BERT を活用することで教師データを与えずとも,特許の類似度を表現できることを示した.