著者

松井 藤五郎 汐月 智哉

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.2D3OS19a2, 2017 (Released:2018-07-30)

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LSTM (Long Short-Term Memory) は、時系列データを学習するリカレントニューラルネットワークの一種であり、長期的な依存関係を学習できる点が特徴である。 本論文では、この特徴を利用して、LSTMを用いて株価の変動を予測する方法を提案する。 また、提案手法を実際の株価データに適用した結果を示し、その有効性について議論する。

著者

戸次 大介 峯島 宏次 金子 貴美 田中 リベカ 谷中 瞳 木下 恵梨子 伊藤 友里菜 簗 有紀子

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.2B3OS07a4, 2017 (Released:2018-07-30)

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自然言語の意味論はモンタギュー以来、モデル理論的意味論が主流であったが、ランタらによる証明論的意味論の流れが存在する。特に近年、著者ら自身の研究を含む理論的進展により、証明論的意味論の経験的、計算的優位性が明らかにされつつある。本発表では、証明論的意味論の中心的枠組みの一つである依存型意味論(DTS)を紹介するとともに、その言語学的意義、哲学的位置付け、自然言語処理への応用などについて解説する。

著者

松尾 豊

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.1A2OS05b5, 2017 (Released:2018-07-30)

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本発表では、深層学習による特徴量の生成と進化的な仕組みについて議論する。まず、特徴量の生成と自己保存の双対性について述べる。次に、自然界においては、環境における最適化を進化で行う場合と学習で行う場合があり、それらの区別がどこに由来するのか、さらにその方向が学習に傾いていることを述べる。

著者

東中 竜一郎 杉山 弘晃 成松 宏美 磯崎 秀樹 菊井 玄一郎 堂坂 浩二 平 博順 南 泰浩 大和 淳司

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.2H21, 2017 (Released:2018-07-30)

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「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトにおける英語科目の到達点と今後の課題について説明する.現状,短文問題については高精度に正解しつつも,複数文からなる問題(複数文問題)については深層学習などの手法を適用しても精度が伸び悩んでいる.本稿では,短文問題における成績向上のポイント,そして,複数文問題の難しさについて触れ,複数文問題・長文問題の解決に向けた今後の方向性を示す.

著者

中川 慧 今村 光良 吉田 健一

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.2D11, 2017 (Released:2018-07-30)

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株価を予測するために様々な方法が提案されている.本研究では,株価予測のため,現在の株価の変動が過去のいつの時点に似ているかという価格変動パターンを抽出する.抽出にあたっては,日次の株価変動を月初の値との比で表現した月間の株価変動に対してDTWを適用するIndexation DTW(IDTW)による手法を提案する.抽出された変動パターンの将来値が予測に有効な特徴量であることを,日本市場を例に示す.

著者

福本 淳一

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.2P2OS18a1, 2017 (Released:2018-07-30)

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日本酒の味表現で多く用いられているのが比喩表現である.これまでの味表現の分析から,香り,甘味,酸味,旨味,苦味についてのいろいろな比喩表現が用いられていることがわかっている.本研究では,比喩表現を用いることでどのような味の違いを説明しているのか,また,比喩表現以外の味表現との違いにはどのようなものがあるのについての分析結果を報告する.

著者

宮崎 邦洋 松尾 豊

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.2D3OS19a3, 2017 (Released:2018-07-30)

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機械学習を用いた株式市場における株価予測の研究を多く行われており、その手法を用いて運用する資産運用会社も少なくない。また一方で、機械学習のアルゴリズムも発展を続けており、特にDeep Learningは従来の機械学習よりも上手くデータの特徴を捉え、画像処理などにおいて良い精度を出すことが確認されている。本研究では、そのDeep Learningの株価予測における有効性を分析する。

著者

葛井 健文 上野 未貴 井佐原 均

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.4F13in2, 2017 (Released:2018-07-30)

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人間の物語創作を支援し,また創作過程を定量化することを目標に創作支援システムを提案する.提案システムは,物語を作成するための質問集合と,登場人物の設定を作成するための質問集合から成り,これらの質問にユーザが答えていく形で創作を支援する.また,質問への回答から,人物の登場期間,場面の盛り上がりを確認できるグラフを表示し,ユーザが作成した物語の流れを一目で管理できる想定感情線グラフとして提案する.

著者

牧 良樹 中村 聡史

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.3H2OS04b3, 2017 (Released:2018-07-30)

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これまでの研究で,ネタバレが小説の面白さを増加させる場合があることが示唆されているが,ネタバレの問題について十分に研究されているとは言い難い.そこで我々は,読み進めた度合いがネタバレの影響は増減すると考え,コミックを対象とした実験を実施し,ネタバレ遭遇タイミングを人により変更することでその影響を調査した.その結果,3分の2の部分まで読んだ段階でネタバレされると面白さが減少することを明らかにした.

著者

板東 勇樹 呉 双 林 友超 宇津呂 武仁

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.1N13in2, 2017 (Released:2018-07-30)

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本論文では,ウェブ上の人狼ゲーム「人狼BBS」のプレーログを情報源として, 狼役職のプレーヤーを絞り込むためのセオリーをマイニングする手法を提案する. 具体的には,(1) 複数の矛盾する占い結果を利用して狼役職のプレーヤーを絞り 込むためのセオリー,および,(2) 狼に襲撃されたプレーヤーの発言を利用して 狼役職のプレーヤーを絞り込むためのセオリーをマイニングする手法を提案する.

著者

園田 亜斗夢 鳥海 不二夫

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.2H11in1, 2017 (Released:2018-07-30)

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本研究では、ゲームの勝敗がプレイヤー同士の情報交換に依存する「コミュニケーションゲーム」である「人狼ゲーム」を研究対象とする。人狼ゲームでは,会話を通して,他のプレーヤーと協力したり,騙したりしながら自らの勝利条件の達成を目指す。そこで、信頼と説得に特化したゲームとしての人狼ゲームに注目し,ゲームプレイの中で短期的な信頼がどのように確立していくのかを明らかにする.

著者

ますとみ けい 村井 源

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.1D3OS29b3, 2017 (Released:2018-07-30)

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物語の基本構造を抽象化するため、星新一のショートショート200作品のオチを分類し、逆転的事象の種類と要因を記述したデータ構造を作成した。オチの分類タグとして[状況設定判明][正体判明][利益喪失]など20前後、逆転のタグとして[人物の立場:被害者>加害者]など10前後を用意し、ケーススタディ分析を行った。今後タグの内容を精査し物語自動生成プログラムの基礎データとする。

著者

豊辻 宏旨 松崎 拓也 佐藤 理史

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.3G11, 2017 (Released:2018-07-30)

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センター試験「化学」の正誤問題に対する自動解答システムを開発した。選択肢に対し意味解析を行い、生成された中間表現に基づき正誤判定を行う。まず、化学物質の知識と状態や操作を表す用言に関する知識をオントロジーとしてまとめた。さらに、並列や連体修飾など分野に非依存な言語現象を処理するため形式文法を実装した。形式文法にオントロジーに基づく意味表示を組み込むことで、誤った解析を防ぎつつ、意味解析を行える。

著者

川端 貴幸 佐藤 一誠

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.1B2OS25b4, 2017 (Released:2018-07-30)

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近年,チャットボットによる自然文でのFAQ応答システムのニーズが増えている.事前に用意されたFAQは想定質問と回答の対の集合からなり,FAQ応答システムとしては,入力された質問に対して,最も適切な回答をFAQから返すことが望まれる.本稿では,弊社のプロダクトであるAI MessengerにおけるチャットボットによるFAQ応答モデルについて提案手法を紹介し,Watsonとの比較実験の結果を示す.

著者

塩見 昌裕 中田 彩 神原 誠之 萩田 紀博

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.2N22, 2017 (Released:2018-07-30)

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自己開示は,人が他者との関係性を構築するために重要な意味を持つ.本研究では,人とロボットが身体的な接触を行うことで,人々がロボットに行う自己開示をより促すことができるかどうかを明らかにすることを目的とし,半遠隔操作型のロボットが人との身体的接触を行いながら自己開示を促す実験を行った.実験の結果,ロボットからの身体的接触が人々の自己開示をより促す傾向が見られた.

著者

本多 淳也 小宮山 純平 前原 貴憲 横山 大作

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.3A25, 2017 (Released:2018-07-30)

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人間の嗜好や競技の優劣といったものを評価する場合、個々の候補の良さや強さを絶対評価をすることは困難で相対比較のみが可能である場合が多く存在する,このような相対比較に基づいてK個の候補のうちランキングを誤り確率p以内で推定する問題に対し、本研究では新たに O(K log K/p)の平均比較回数を達成するアルゴリズムを提案する.

著者

高橋 英之 堀井 隆斗

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.1G2OS21b1, 2017 (Released:2018-07-30)

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我々は刹那的な体験を言語などの共有信念にプロジェクションすることで他人と社会的インタラクションを行っている.このようなプロジェクションはコミュニケーションする上で有用であるが,もともとの刹那的体験そのものに含まれていた情報が欠損することで創発の可能性が失われる.今回の発表では刹那的体験から共有信念へのプロジェクションのダイナミクスをモデル化し,インタラクションに宿る創発現象について議論をしたい.

著者

飯塚 修平 松尾 豊

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.1L34, 2017 (Released:2018-07-30)

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ウェブサイトの収益性を向上させる手法として、 ウェブサイト最適化が広く活用されている。しかし、既存のウェブサイト最適化の枠組みはクリック率や購入率などの即時的な指標に着目したものが多く、ユーザに提示されたバリエーションがもたらす長期的な効果まで考慮して最適化を行う枠組みは少ない。そこで本研究では、ウェブサイト最適化がもたらす長期的な効果を考慮して最適なバリエーションを探索する手法を提案する。

著者

本武 陽一 五十嵐 康彦 竹中 光 永田 賢二 岡田 真人

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.2I23in2, 2017 (Released:2018-07-30)

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ノンパラメトリックなスパース変数選択法として,L1VMがL1正則パラメータλをone-standard ruleなどのアドホックな手法によって最適化されて適用されてきた.本研究では,L1VMで抽出された説明変数を用い,交差検証誤差やベイズ自由エネルギーによって各λから求められた説明変数を評価する枠組み(λ-スキャン法)を提案する.提案手法をスペクトル分解に適用し,その有効性を検証する.

著者

木脇 太一

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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.1A2OS05b4, 2017 (Released:2018-07-30)

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バッチ正規化(BN)と呼ばれる最適化手法はNeural Networkの学習効率を劇的に向上させるため大きく着目されている.定性的な議論および実験的な観測から,BNは自然勾配法(NG)との関係性が指摘されているが,厳密な数理的原理は不明である.本研究ではNatual Neural Networkと呼ばれるNGの実現方法とBNの類似性に着目し,BNがどの様にNGを近似しているのかを数理的に議論する.