著者

松林 達史 幸島 匡宏 林 亜紀 澤田 宏

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.30, no.6, pp.713-720, 2015-11-01 (Released:2015-10-27)

参考文献数

22

被引用文献数

6 7

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In marketing science field, modeling of purchase behavior and analysis of brand choice are important research tasks. This paper presents a method that enables such analysis by time-series pattern extraction based on Non-negative Tensor Factorization (NTF). The development of the scanning devices and electronic payments (e.g. online shopping, mobile-phone wallet and electronic money) has led to the accumulation of more detailed POS data including the information about purchase shop, amount of payment, time, location and so on and it brings possibilities for more deep understanding of purchasing behaviors. On the other hand, due to the increase of the number of attributes, it is still difficult to effectively and efficiently handle large feature quantities. In this paper, we consider feature quantities as high-order tensor. Then, using NTF for simultaneous decomposition of multiple attributes, we show analytic effectiveness of pattern factorization for real Beer Item/Brand purchase data. By applying NTF considering three axes: USER-ID × TIME-STAMP × ITEM-ID,we find several temporal tendencies depending on the season.In addition, by focusing on the purchase-pattern correlations between beer items and brands, we find that the tendencies of brand choice strategies appear on the graph drawing results.

著者

宮崎 千明 平野 徹 東中 竜一郎 牧野 俊朗 松尾 義博 佐藤 理史

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

pp.DSF-515, (Released:2015-12-15)

参考文献数

13

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Characterizing dialogue system utterances is important in making human-computer interaction systems more friendly and human-like. A method is described for achieving this by converting functional expressions according to their generation probabilities, which are calculated for specific characters. Experimental results show that the method can add characteristics of the target profiles (i.e., gender, age and closeness with a conversation partner) to dialogue system utterances and in so doing can generate a large variety of linguistic expressions.

著者

小林 潤平 関口 隆 新堀 英二 川嶋 稔夫

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.30, no.2, pp.479-484, 2015-03-01 (Released:2015-02-19)

参考文献数

14

被引用文献数

2 1

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We propose a new Japanese electronic text format with phrase-based line breaking for tablet computer to improve reading speed. The new text format prohibits splitting of a phrase and breaks a line between phrases. We measured reading speeds and eye movements using both the new text format and a conventional text format. Reading speeds for the new text formats are faster compared to the conventional text formats at all line lengths tested. The enhancement of reading speed in the new text format seems to be caused by the optimization of eye movements at the beginning of a long-length line, and the increase of short-length lines that can be recognized by a single fixation without horizontal saccade.

著者

小野 盛司 吉野 守

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33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.4Rin107, 2019 (Released:2019-06-01)

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将来AI/ロボットが大半の雇用を奪ってしまうと言われている。そのときはベーシックインカムという方法が提案されているが、巨額の財源が必要になる問題と労働意欲の喪失が欠点とされている。その両者を解決するために解放主義社会を提案する。

著者

林 楓 岩田 具治 谷口 忠大

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32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.4A104, 2018 (Released:2018-07-30)

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クラスタリングは機械学習および人工知能の分野において重要なタスクである.確率論的生成モデルは効率的な推論のためにはデータに対して強い仮定が必要であり,混合ガウスモデル(GMM)を用いたクラスタリングには特徴エンジニアリングが必要であった.ここ数年,Variational Autoencoder(VAE)とGMMを組み合わせたモデルで複雑なデータをクラスタリングする研究が注目されている.本稿では深層混合モデル(DMM)を提案する. DMMでは,まず潜在的なベクトルがGMMにより生成され、次に潜在ベクトルが観測データに変換される.DMMは結合尤度の下限を最大化することで訓練される.実験では,提案モデルは,GMMによってクラスタリングすることが困難なデータのベースラインの手法と比較して最も良い性能を示した.

著者

山縣 友紀 五十嵐 芳暢 中津 則之 堀本 勝久 福井 一彦 植沢 芳広 山田 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.34, no.2, pp.D-I81_1-18, 2019-03-01 (Released:2019-03-01)

参考文献数

40

被引用文献数

2

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In drug development, Drug-Induced Liver Injury (DILI) is a significant cause of discontinuation of development, and safety evaluation and management technology at early development stage are highly required. In recent years, toxicity prediction by in silico analysis is expected, and the machine learning research using omics data has attracted attention. However, the lack of explanation of machine learning is a problem. In order to make an appropriate safety assessment, it is necessary to clarify the mechanism of the toxicity (toxic course). In this study, we focus on the toxic course and propose an ontological model of the liver toxicity, which systematizes toxicity knowledge based on a consistent viewpoint. In application research, we introduce a prototype of a knowledge system for supporting toxicity mechanism interpretation. Based on the ontology, this system provides information flexibly according to the user's purpose by using semantic technologies. The system provides a graph visualization function in which nodes correspond to concepts and edges correspond to interactions between concepts. In such a visualization function, a toxic course map shows causal relationships of the toxic process. We illustrate examples of application to safety assessment and management by combining ontological and data-driven methodologies. Our ontological engineering solution contributes to converting from data to higher-order knowledge and making the data explainable in both human and computer understandable manner. We believe that our approach can be expected as a fundamental technology and will be useful for a wide range of applications in interdisciplinary areas.

著者

安村 禎明 武市 雅司 新田 克己

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.18, no.4, pp.212-220, 2003 (Released:2003-05-20)

参考文献数

14

被引用文献数

3 8 10

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This paper introduces a support system for making presentation slides from a technical paper. This system provides functions that assign slides to each section and put objects on a slide. Inputs to this system are a technical paper as a TeX document, the number of slides that a user wants to make, and keywords of the paper. First, the system converts a paper from a TeX document into an XML document. The XML document can include information of a paper such as ID numbers and term weights. Next, the system calculates weights of terms in the document by the TF*IDF method. Based on the term weights, objects in the document such as sentences, figures and tables are weighted. Using the weights of the objects and slide composition templates, the system decides how many slides are assigned to each section. If a user does not like the assignment, she/he can reassign slides to the section using a presentation composition editor. Then, the system selects a layout for a slide considering the objects in the slide, and extracts objects arranged on the slide. The user can rearrange the objects on the slide using a slide editor. Finally, outputs of the system are generated as presentation slides in XHTML. From experimental results, we concluded our system is useful for making presentation slides.

著者

津野 駿幸 稲本 万里子 小長谷 明彦

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

JSAI大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2018, pp.2K202, 2018-07-30

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<p>近年,IT技術と芸術を融合した新しい研究領域の試みとして,日本美術の代表となる源氏絵のオントロジーを用いた研究および深層学習を用いた源氏絵の分析などの研究が進められている.本研究では仮想空間技術を利用して,平安貴族が鑑賞したと思われる時代屏風の再現を試みる.時代屏風は背景に金箔が貼られており,平安時代には照明器具として灯明が用いられていた.一般に,芸術作品を灯明のような燃焼を伴う灯りで鑑賞することは安全性の観点から困難である.この問題を仮想空間上で灯明の灯りと金箔からの光源反射を忠実に再現することで解決する.</p>

著者

梶村 俊介 馬場 雪乃 梶野 洸 鹿島 久嗣

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.31, no.2, pp.K-F79_1-9, 2016-03-01 (Released:2016-02-18)

参考文献数

20

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Crowdsourcing allows human intelligence tasks to be outsourced to a large number of unspecified people at low costs. However, because of the uneven ability and diligence of crowd workers, the quality of their work is also uneven and sometimes quite low. Therefore, quality control is one of the central issues in crowdsourcing research. In this paper, we address a quality control problem of enumeration tasks, in which workers are asked to enumerate as many answers satisfying certain conditions as possible. As examples of enumeration tasks, we consider text collection tasks in addition to POI collection tasks. Since workers neither necessarily provide correct answers nor provide exactly the same answers even if the answers indicate the same object because of orthographic or numerical variations, we propose a two-stage quality control method consisting of an answer clustering stage and a reliability estimation stage. The answer clustering stage with a new constrained exemplar clustering method groups answers indicating the same object into a cluster and requires a representative answer from each cluster, and then the reliability estimation stage with a modified HITS estimates the reliabilities of representative answers and removes unreliable ones. Implemented with a new constrained exemplar clustering and a modified HITS algorithm, the effectiveness of our method is demonstrated as compared to baseline methods on several real crowdsourcing datasets of POI collection tasks and text collection tasks.

著者

神嶌 敏弘

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.18, no.2, pp.170-176, 2003-03-01 (Released:2020-09-29)

著者

柏原 悠 松原 崇

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36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.1F5GS1001, 2022 (Released:2022-07-11)

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生成モデルによる異常検知は,正常画像のみで学習したモデルで,入力画像と再構成画像の差異により異常画像であるかどうかを判断する方法が一般的である.しかし,既存の生成モデルでは再構成画像が不鮮明であったり,元の画像から回転するなどの問題がありパッチベースのモデルや潜在変数空間を使用したモデルに比べて異常検知の性能が劣っている.工業用製品における欠陥品の検出など現実世界の異常検知では,検出対象の物体の向きが同一でないことや,再構成画像が不鮮明なことによる微小な傷の見逃しにより,既存の生成モデルでは異常の検出に失敗することがある. そこで,我々は鮮明な再構成が可能であるDenoising Diffusion Probabilistic Models(DDPM)をベースのモデルとして,異常検知で拡散過程を使用しない方法により,画像データの回転に対して頑健な異常検知を可能にした.本研究では工業用製品のデータセットであるMVTeC ADを使用しモデルの評価を行い,既存の生成モデルによる性能を大幅に上回る0.92のAUROCを達成した.

著者

神嶌 敏弘 齋藤 優太

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.39, no.1, pp.80-82, 2024-01-01 (Released:2024-01-01)

著者

戸次 大介

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.27, no.3, pp.304-309, 2012-05-01 (Released:2020-09-29)

著者

松尾 豊 栗原 聡 山川 宏

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.29, no.2, pp.114, 2014-03-01 (Released:2020-09-29)

被引用文献数

1

著者

椿 広計

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.22, no.5, pp.640-647, 2007-09-01 (Released:2020-09-29)

著者

成田 悠輔 粟飯原 俊介 齋藤 優太 松谷 恵 矢田 紘平

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.35, no.4, pp.517-525, 2020-07-01 (Released:2020-09-29)

著者

斉藤 勇璃 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35回 (2021) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.3D2OS12b01, 2021 (Released:2021-06-14)

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登場人物は魅力的な物語を作る上で重要な要素の一つである.登場人物が物語に良い影響を与え,より面白くしている作品は多数存在している.その為,物語論や自然言語処理の分野においては,これまで登場人物の役割や人間関係等に関して,多数の研究が行われている.しかし,どのような物語上の役割を担う登場人物が何人出てくるのか,特に物語を長編にしても読者を飽きさせない為には,どのような役割の登場人物がどのように登場・退場し,役割が変化していくか等,人数に着目した計量的な研究はほとんど行われていなかった.そこで本研究では,少年漫画における登場人物の一話ごとの人数とその役割についての分析と,物語を長編化した場合における適切なタイミングでの登場人物の登場・退場・役割の変化等に関する数値的なデータの蓄積を行った.人数と役割に関する定量的な分析の他にも,物語において新しく登場する新規登場人物の分析や,因子分析を行い,登場人物の役割の組み合わせパターンの抽出を行った.その結果,少年漫画での一話の登場人物数に共通の特徴があることが明らかになった.また,登場人物の配置における中・長期的な時系列の頻出パターンを抽出した.

著者

出井 勇人 宗田 卓史 山下 祐一

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.38, no.6, pp.833-840, 2023-11-01 (Released:2023-11-01)

著者

谷口 忠大

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.38, no.6, pp.810-817, 2023-11-01 (Released:2023-11-01)

著者

佐々木 一磨 北岡 伸也 小田桐 優理

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.38, no.5, pp.B-MB2_1-8, 2023-09-01 (Released:2023-09-01)

参考文献数

35

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Pose generation plays an essential role in computer graphics, such as game character design, and 3D modeling. Rather than inverse Kinematics solvers using deterministic heuristic methods suffering from poor diversity, sample-based methods promise to generate a wider variety of poses satisfying the given constraints. In order to obtain generative models from sample data, Generative Adversarial Networks (GANs) are widely used in many problems including pose generation. However, GANs are known to be suffering from mode collapse which causes the generation of specific patterns. Therefore, we propose a novel generative model for pose generation using Implicit Maximum Likelihood Estimation (IMLE), which is a training method for avoiding mode collapse by adaptive sampling of the input-output pairs. The proposed model accepts not only the latent variable, but also the condition of the pose such as a position of the kinematic model’s joint. We trained the proposed model by the IMLE’s optimization method using the dataset consisting of the pair of the pose condition and the corresponding joint angles. In the experiment of a simulated 3-DoF arm simulation, the proposed model successfully avoided mode collapse, thus better diversity rather than the GAN variants while satisfying the given conditional input. Furthermore, we report that the proposed model performs lower prediction error and higher variance than the GAN variants through the experiments on 30-DoF human pose using CMU Mocap Dataset.