著者

白木原 渉 大石 哲也 長谷川 隆三 藤田 博 越村 三幸

雑誌

研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)

巻号頁・発行日

vol.2010, no.2, pp.1-8, 2010-07-28

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情報検索エンジンでは最新の情報,特に流行している事柄を検索するのは難しい.近年,Twitter が急激に普及し始めた.Twitter では,世の中で流行している事柄 (流行語) について,多くの人が発言する傾向がある.Twitter のユーザーの中でも特に流行に敏感な人 (trendspotter) を知ることができれば,その人の発言に注目することで,流行している事柄についての情報をさらに簡単に手に入れることができる.本システムを実現する手法として,一般のバースト検出アルゴリズムを用いたが,これが Twitter の発言に対しても利用できることがわかった.さらに,本システムによって,5277 人のユーザーの中から,24 人の trendspotter を抽出することに成功した.It is too difficult for us to find out trends with search engines. Twitter, a popular microblogging tool, has seen a lot of growth since it launched in October, 2006. Information about the trends are posted by many twitterers. If we find out trendspotters from twitterers, and follow them, we can get it more easily. Our system uses the burst detection algorithm, and we verified its effectiveness for Twitter's posts. Finaly, we succeeded in detecting the 24 trendspotters by 5277 users.

著者

白木原 渉 大石 哲也 長谷川 隆三 藤田 博 越村 三幸

雑誌

研究報告データベースシステム(DBS)

巻号頁・発行日

vol.2010-DBS-150, no.2, pp.1-8, 2010-07-28

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情報検索エンジンでは最新の情報,特に流行している事柄を検索するのは難しい.近年,Twitter が急激に普及し始めた.Twitter では,世の中で流行している事柄 (流行語) について,多くの人が発言する傾向がある.Twitter のユーザーの中でも特に流行に敏感な人 (trendspotter) を知ることができれば,その人の発言に注目することで,流行している事柄についての情報をさらに簡単に手に入れることができる.本システムを実現する手法として,一般のバースト検出アルゴリズムを用いたが,これが Twitter の発言に対しても利用できることがわかった.さらに,本システムによって,5277 人のユーザーの中から,24 人の trendspotter を抽出することに成功した.

著者

新田 克己 柴崎 真人 安村 禎明 長谷川 隆三 藤田 博 越村 三幸 井上 克巳 白井 康之 小松 弘

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.17, no.1, pp.32-43, 2002 (Released:2002-04-04)

参考文献数

23

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We present an overview of a legal negotiation support system, ANS (Argumentation based Negotiation support System). ANS consists of a user interface, three inference engines, a database of old cases, and two decision support modules. The ANS users negotiates or disputes with others via a computer network. The negotiation status is managed in the form of the negotiation diagram. The negotiation diagram is an extension of Toulmin’s argument diagram, and it contains all arguments insisted by participants. The negotiation protocols are defined as operations to the negotiation diagram. By exchanging counter arguments each other, the negotiation diagram grows up. Nonmonotonic reasoning using rule priorities are applied to the negotiation diagram.

著者

越村 三幸 佐藤 裕幸 近山 隆 藤瀬 哲朗 松尾 正浩

雑誌

全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.37, pp.249-250, 1988-09-12

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PIMOSは並列推論マシン用OSであり、ユーザ.プログラムを監視・制御しユーザの過ちからシステム全体、ひいてはユーザ自身を守ることを主な仕事としている。PIMOSはFlat GHC(FGHC)を基本とするKL1で記述され、ユーザ・プログラム自身もKL1で記述される。FGHCでは全てのゴールが論理積関係にあり、一つのゴールの失敗は全体の失敗を引き起こす。このことは、ユーザの異常状態がシステム全体に伝播することを意味している。また全てのゴールは同一レベルにあり、あるゴールが他のゴールを安全に監視・制御するのが難しい。そこでゴール間に何らかの階層を導入する機能が必要となる。このためにKL1に導入した機能が荘園機能である。荘園機能によって、監視・制御するプログラム(メタレベルプログラム)と監視・制御されるプログラム(オブジェクトレベルプログラム)を分離し階層化することができる。PIMOSはこの機能を利用してユーザレベルとOSレベルを分離し、ユーザプログラムを監視・制御している。荘園機能を用いることにより、ユーザレベルの失敗をOSレベルに侵出させないようにできる。また、異常状態からの復帰等も可能となる。本稿では、荘園機能を用いたPIMOSの例外処理方式について述べる。

著者

長谷川 隆三 藤田 博 越村 三幸

出版者

日本ソフトウェア科学会

雑誌

コンピュータ ソフトウェア (ISSN:02896540)

巻号頁・発行日

vol.25, no.3, pp.3_2-3_10, 2008-07-25 (Released:2008-09-30)

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1980年代の第5世代コンピュータプロジェクトの主要な成果の一つとして,定理証明システムMGTPがある.MGTPは,並列推論マシン(PIM)上での高効率証明系の実装に最適なモデル生成法に基づいている.本稿は,MGTPの改善や拡張および応用と最近の研究について概観する.

著者

堀 憲太郎 大石 哲也 峯 恒憲 長谷川 隆三 藤田 博 越村 三幸

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データベースシステム(DBS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.56, pp.81-88, 2008-06-12

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本稿では,ユーザのクエリから,その意図に沿った拡張クエリを作成する際に,Web 上で最大の百科事典である Wikipedia を用いるシステムを提案する.Wikipedia からの拡張クエリの抽出には,関連単語提案アルゴリズム[1]を用いる.関連単語提案アルゴリズムとは,あるキーワードとそれに関連するテキストが与えられた時,テキスト内で出現する単語間の距離に着目して,与えられたキーワードに関連し尚且つ重要と思われる単語を抽出するアルゴリズムである.このシステムを Web 検索時に用いることにより,クエリ拡張し,ユーザの目的とする文書を見つけるための支援技術とすることを目的としている.In this paper, we propose a method to extend the original query by applying a related word extraction algorithm to Wikipedia that is an encyclopedia. The algorithm extracts words related to given key words from any text and calculates a score for each extracted word according to distance between words in the text. The method helps users to obtain their desired documents in web search by extending a query with highly scored words.

著者

白木原 渉 大石 哲也 長谷川 隆三 藤田 博 越村 三幸

雑誌

研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)

巻号頁・発行日

vol.2012-IFAT-105, no.14, pp.1-7, 2012-01-13

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Web検索では,検索エンジンによって得られた結果がユーザの必要としている情報ではないことがしばしばある.この問題を解決する一つの方法として検索エンジンに与えるクエリを改善するクエリ拡張がある.しかし,これまでの多くのクエリ拡張は,最新の話題を検索するために有効な語を生成できていない.本論文では,最新の話題を検索するために有効な語を生成するための方法として,情報のリアルタイム性を持つマイクロブログであるTwitterの投稿(ツイート)を使い,ツイートされた時刻の時間的距離に注目した関連単語抽出アルゴリズムを提案する.このアルゴリズムは重要な語の近くに出現する単語は重要であるという考えに基づいている.更に,このアルゴリズムが実際にリアルタイム性の高い関連語を抽出できることを実験により示す.

著者

黒木陽介 大石哲也 長谷川隆三 藤田博 越村三幸 田代祐一

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2011, no.1, pp.695-697, 2011-03-02

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Twitterにおいて、ある共通のハッシュタグを付けた発言群を時系列に基づいて解析することでそのハッシュタグを付けている発言群の内容を明らかにする。これによって、ある地域で行われている講演に対してハッシュタグを付けて発言している人がいる場合、そのハッシュタグの内容に関する説明があればその場にいない人でも講演の内容を知ることができる。またハッシュタグを使用する際、どのハッシュタグがどういう趣旨を持って使われているかが分からないと利用しにくいので、ハッシュタグの内容説明があることによってハッシュタグをより使用しやすくなる。

著者

瀧口裕一 大石哲也 長谷川隆三 藤田博 越村三幸 倉門浩二

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2011, no.1, pp.567-569, 2011-03-02

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本研究では、Wikipediaの単語(記事)のアクセス数解析に基づいた単語、もしくはカテゴリ間にある関連度を算出し、関連度の高い単語、カテゴリを抽出する方法について提案する。Wikipediaの単語(記事)単位で1時間毎に集計されたアクセス数を基に回帰分析や単語毎にアクセス数が急激に増えた(以下バーストと呼ぶ)期間を検出する方法を用いて、ある単語との関連度の高い単語をWikipedia内の全単語と、その単語内に記載されているリンク先の単語からそれぞれ抽出する。また、Wikipediaの全カテゴリについても単語と同様の方法を用いて、あるカテゴリと関連度の高いカテゴリを抽出する。

著者

越村 三幸 長谷川 隆三 藤田 博 峯 恒憲 力 規晃

出版者

九州大学

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2009

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ユーザの意図に適合した検索を行うWeb検索支援システムの構築を目指して,ソーシャルブツクマークやODP(OpenDirectoryProject), Twitter,プログ, Web閲覧履歴を用いたユーザの特徴抽出,及び, Wikipediaを知識源とした関連語抽出を行った.抽出した特徴に基づいたユーザ類似性に着目した情報推薦システムを試作した.また,時間的な距離に着目した関連単語の抽出を行い,タイムリーな検索支援に有効であることを確かめた.

著者

倉門 浩二 大石 哲也 長谷川 隆三 藤田 博 越村 三幸

雑誌

研究報告データベースシステム(DBS)

巻号頁・発行日

vol.2010-DBS-150, no.12, pp.1-8, 2010-07-28

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近年,インターネットの普及に伴って,膨大な文書を閲覧することが可能となり,適切な文書を探すために検索エンジンを利用する機会が多くなっている.しかし,検索エンジンを利用しても,求める情報を得ることが難しい場合も多い.本研究は,Wikipedia のリンク情報やカテゴリ構造を解析することで,検索クエリの関連語を抽出し,検索結果の適切なリランキングを行うことを目的としている.

著者

田代 祐一 大石 哲也 越村 三幸 藤田 博 長谷川 隆三

雑誌

研究報告データベースシステム(DBS)

巻号頁・発行日

vol.2010-DBS-151, no.40, pp.1-6, 2010-11-05

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Web上の情報が増大するにつれ,ユーザが望む情報を推薦したり,フィルタリングしてくれるような技術の必要性が高まっている.近年,普及しているソーシャルメディアのひとつにソーシャルブックマークがあるが,このソーシャルブックマークにおけるあるユーザのブックマーク情報はユーザの嗜好に基づいてフィルタリングされた情報とみなすことができる.そこで,本研究では特定のトピックについて有用な情報を多くブックマークしているユーザを発見し,推薦する手法を提案する.

著者

大石 哲也 峯 恒憲 長谷川 隆三 藤田 博 越村 三幸 倉元 俊介 永田 廣人

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. KBSE, 知能ソフトウェア工学 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.106, no.473, pp.37-42, 2007-01-16

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これまでユーザに特化したWeb検索に関する研究が多数行われてきたが,ユーザの視点や状況に注目したWeb検索に関する研究は,まだ十分に行われていない.ユーザが必要とするときに必要な情報へ容易にアクセスできるようにする機能は,これからのユビキタス情報環境を構築する上で,最も重要な機能のうちの一つと言える.そこで,本稿では,ユーザの視点や状況を時間に沿って把握するための情報源として,時間の要素とユーザの趣向を併せ持ったスケジュールデータを用いた情報推薦システムを提案するとともに,そのシステムの概念について具体例を用いて説明する.