著者

土斐崎 龍一 飯場 咲紀 岡谷 貴之 坂本 真樹

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.1, pp.124-137, 2015-01-06 (Released:2015-01-06)

参考文献数

51

被引用文献数

1 1

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With the widespread use of online shopping in recent years, consumer search requests for products have become more diverse. Previous web search methods have used adjectives as input by consumers. However, given that the number of adjectives that can be used to express textures is limited, it is debatable whether adjectives are capable of richly expressing variations of product textures. In Japanese, tactile and visual textures are easily and frequently expressed by onomatopoeia, such as ``fuwa-fuwa'' for a soft and light sensation and ``kira-kira'' for a glossy texture. Onomatopoeia are useful for understanding not only material textures but also a user's intuitive, sensitive, and even ambiguous feelings evoked by materials. In this study, we propose a system to rank FMD images corresponding to texture associated with Japanese onomatopoeia based on their symbolic sound associations between the onomatopoeia phonemes and the texture sensations. Our system quantitatively estimates the texture sensations of input onomatopoeia, and calculates the similarities between the users' impressions of the onomatopoeia and those of the images. Our system also suggests the images which best match the input onomatopoeia. An evaluation of our method revealed that the best performance was achieved when the SIFT features, the colors of the images, and text describing impressions of the images were used.

著者

幸島 匡宏 松林 達史 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.745-754, 2015-11-01 (Released:2015-10-27)

参考文献数

18

被引用文献数

4

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In this paper, we propose a new Non-negative Matrix Factorization (NMF) method for consumer behavior pattern extraction. NMF is one of the pattern extraction method and is formulated to factorize a non-negative matrix into the product of two factor matrices. Since various types of datasets are represented by non-negative matrices, NMF could be applied in wide range of research fields including marketing science, natural language processing and brain signal processing. However, more effective extension method is required in a purchase log analysis in marketing operation since marketer needs to extract interpretable patterns from sparse matrix in which most of the elements are zero. Therefore, we propose Non-negative Micro Macro Mixed Matrix Factorization (NM4F) which uses attribution information of both users and items to improve interpretability and capability to deal with sparsity. NM4F is formulated as a method which could simultaneously factorize multiple matrices using shared factor matrices and linear constraint between factor matrices. This formulation enables to increase an amount of available information and to extract consistent patterns with several different aspect. We derive the parameter estimation algorithm by multiplicative update rules. We confirmed the effectiveness of the proposed method in terms of both quality and quantity by using real consumer panel dataset. In addition, we discuss a relation between extracted patterns by the visualization results using graph drawing.

著者

古川 健次 仲田 晋

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.1K2OS2b02, 2018 (Released:2018-07-30)

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日本のアニメ作品ではコスト削減やクオリティ向上などの理由から, 3次元コンピュータグラフィックス(3DCG)を用いることが多くなってきている. しかし,日本の作画アニメは独自の動きをするため,3Dキャラクタで動きを再現するのは難しい. 特に3Dキャラクタの髪で,作画アニメの髪の動きを再現するには,物理演算などの手法は違和感が出て使えない. 本研究の目的は,作画アニメの髪の動きを,3Dキャラクタの髪で自動生成できるようにすることである. 本研究では,作画アニメで髪をなびかせるときに使われている代表的な手法をモデル化し, 3Dキャラクタで髪のモーションを自動生成できるようにした.

著者

佐久間 友子 小方 孝

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19回全国大会(2005)

巻号頁・発行日

pp.250, 2005 (Released:2006-10-26)

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我々は文学理論/情報学融合研究において語りの支援にも興味を持つ.ここではプロップの物語内容論から登場人物,ストーリーパターン等に着目した簡単なストーリー生成システムを示し,何が支援できるか・できないかについて評価・考察する.

著者

高橋 英之 寺田 和憲 上出 寛子

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29回全国大会(2015)

巻号頁・発行日

pp.2K5OS14b2, 2015 (Released:2018-07-30)

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その実在の議論とは別に,我々がかみさまを知覚する際に,他者やエージェントを知覚するのと同様な神経回路を用いていることが近年示唆されている.我々は,宗教,そして神は古代から人が作り上げてきた最も成功したHAIの一つであるという仮説を提起し,その誕生と機能について,宗教の歴史や形態と既存のHAI研究との比較を行いながら議論を行いたい.

著者

田和辻 可昌 村松 慶一 松居 辰則

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.5, pp.626-638, 2015-09-01 (Released:2015-08-27)

参考文献数

20

被引用文献数

1

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In the research field of Human-agent interaction, the uncanny valley is the crucial issue to realize co-existence of human and artificial agents. It is referred to as the phenomenon that human can feel repulsive against the agents whose appearance is considerably humanlike. There has been just theoretical based but not verifiable model providing an explanation for how it occurs. We hypothesized that when human observes that humanlike agent, s/he perceives it as both human and non-human, and the contradiction between the perceptions causes him or her to elicit negative response against it. We conducted the experiment where the participants were asked to judge whether face of agents or a person was depicted as that of a real person, with their eye tracked and their gaze direction estimated. The results indicated that observers had two-step information processing to the agent. Above all, we proposed a model generating the human negative response against humanlike agents, taking into consideration of the function of the brain regions such as amygdala, prefrontal cortex, hippocampus, and striatum. To verify the model, the transition of the emotional value (namely, positive or negative) was simulated on the basis of a qualitative description for the model. It is suggested that the model be proposed which is verifiable with many findings in the field of neuroscience.

著者

山腰 貴大 小川 泰弘 駒水 孝裕 外山 勝彦

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.35, no.1, pp.H-J53_1-14, 2020-01-01 (Released:2020-01-01)

参考文献数

20

被引用文献数

3

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We propose a method that assists legislation drafters in finding inappropriate use of Japanese legal terms and their corrections from Japanese statutory sentences. In particular, we focus on sets of similar legal terms whose usages are strictly defined in legislation drafting rules that have been established over the years. In this paper, we first define input and output of legal term correction task. We regard it as a special case of sentence completion test with multiple choices. Next, we describe a legal term correction method for Japanese statutory sentences. Our method predicts suitable legal terms using Random Forest classifiers. The classifiers in our method use adjacent words to a target legal term as input features, and are optimized in various parameters including the number of adjacent words to be used for each legal term set. We conduct an experiment using actual statutory sentences from 3,983 existing acts and cabinet orders that consist of approximately 47M words in total. As for legal term sets, we pick 27 sets from legislation drafting manuals. The experimental result shows that our method outperformed existing modern word prediction methods using neural language models and that each Random Forest classifier utilizes characteristics of its corresponding legal term set.

著者

古川 康一 植野 研 尾崎 知伸 神里 志穂子 川本 竜史 渋谷 恒司 白鳥 成彦 諏訪 正樹 曽我 真人 瀧 寛和 藤波 努 堀 聡 本村 陽一 森田 想平

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.20, no.2, pp.117-128, 2005 (Released:2005-02-04)

参考文献数

52

被引用文献数

4 4

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Physical skills and language skills are both fundamental intelligent abilities of human being. In this paper, we focus our attention to such sophisticated physical skills as playing sports and playing instruments and introduce research activities aiming at elucidating and verbalizing them. This research area has been launched recently. We introduce approaches from physical modeling, measurements and data analysis, cognitive science and human interface. We also discuss such issues as skill acquisition and its support systems. Furthermore, we consider a fundamental issue of individual differences occurring in every application of skill elucidation. Finally we introduce several attempts of skill elucidation in the fields of dancing, manufacturing, playing string instruments, sports science and medical care.

著者

松林 達史 清武 寛 幸島 匡宏 戸田 浩之 田中 悠介 六藤 雄一 塩原 寿子 宮本 勝 清水 仁 大塚 琢馬 岩田 具治 澤田 宏 納谷 太 上田 修功

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.5, pp.wd-F_1-11, 2019-09-01 (Released:2019-09-01)

参考文献数

29

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Forming security plans for crowd navigation is essential to ensure safety management at large-scale events. The Multi Agent Simulator (MAS) is widely used for preparing security plans that will guide responses to sudden and unexpected accidents at large events. For forming security plans, it is necessary that we simulate crowd behaviors which reflects the real world situations. However, the crowd behavior situations require the OD information (departure time, place of Origin, and Destination) of each agent. Moreover, from the viewpoint of protection of personal information, it is difficult to observe the whole trajectories of all pedestrians around the event area. Therefore, the OD information should be estimated from the several observed data which is counted the number of passed people at the fixed points.In this paper, we propose a new method for estimating the OD information which has following two features. Firstly, by using Bayesian optimization (BO) which is widely used to find optimal hyper parameters in the machine learning fields, the OD information are estimated efficiently. Secondly, by dividing the time window and considering the time delay due to observation points that are separated, we propose a more accurate objective function.We experiment the proposed method to the projection-mapping event (YOYOGI CANDLE 2020), and evaluate the reproduction of the people flow on MAS. We also show an example of the processing for making a guidance plan to reduce crowd congestion by using MAS.

著者

船木 洋晃 佐々木 彬 岡崎 直観 乾 健太郎 深田 陽介 竹下 隆一郎 田森 秀明 野澤 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28回全国大会(2014)

巻号頁・発行日

pp.1K32, 2014 (Released:2018-07-30)

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本研究では2013年の参議院議員選挙より解禁されたインターネット選挙を受け、 ツイッター上での選挙運動を分析し、実際の選挙結果との相関を考察する。さら に,特定の候補者に対する当選・落選を期待する言語表現から当選運動・落選運 動を予測する分類器を生成し、各候補者に関する運動の盛り上がりを分析する。

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

古崎 晃司 山縣 友紀 国府 裕子 今井 健 大江 和彦 溝口 理一郎

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.29, no.4, pp.396-405, 2014-07-01 (Released:2014-06-18)

参考文献数

23

被引用文献数

5 2

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Publishing open data as linked data is a significant trend in not only the Semantic Web community but also other domains such as life science, government, media, geographic research and publication. One feature of linked data is the instance-centric approach, which assumes that considerable linked instances can result in valuable knowledge. In the context of linked data, ontologies offer a common vocabulary and schema for RDF graphs. However, from an ontological engineering viewpoint, some ontologies offer systematized knowledge, developed under close cooperation between domain experts and ontology engineers. Such ontologies could be a valuable knowledge base for advanced information systems. Although ontologies in RDF formats using OWL or RDF(S) can be published as linked data, it is not always convenient to use other applications because of the complicated graph structures. Consequently, this paper discusses RDF data models for publishing ontologies as linked data. As a case study, we focus on a disease ontology in which diseases are defined as causal chains.

著者

松原 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28回全国大会(2014)

巻号頁・発行日

pp.1C2OS14a1, 2014 (Released:2018-07-30)

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「きまぐれ人工知能 作家ですのよ」のプロジェクトでは星新一らしいショートショートをコンピュータに自動生成させることを目指している。。扱っているテーマ、出てくる単語、文体、落ちのパターンなどさまざまな要素が星新一らしさに関係していると考えられる。本稿ではショートショートが星新一らしいというのはどういうことか、いくつかの観点から考察する。

著者

古崎 晃司 溝口 理一郎

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.1, pp.C-I52_1-13, 2019-01-01 (Released:2019-01-07)

参考文献数

14

被引用文献数

2

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Ontological considerations about part-of relations have been extensively investigated because they are basic and important relationships for ontology building. Although there are various discussions on kinds of part-of and their ontological characteristics, there remains some room for discussing a couple of fundamental issues such as “What is a part?” and “When is a part-of relation composed?” This paper discusses ontology patterns of descriptions of part-of relationships on the basis of ontological theories in order to provide practitioners with useful guidelines for descriptions of part-of structurers. This paper focuses on ontology patterns which capture commonality and special characteristics of parts so that complicated structures of physical objects are described appropriately. We discuss four problems related to descriptions of parts. 1) interdependence between the whole and its parts, 2) kinds of parts such as components, portions and materials, 3) multiple inheritance according to substance and properties of parts, 4) the commonality and specificity of parts. To cope with these problems, this paper introduces a part representation model based on ontological theory of roles. The main idea of the part representation model is to distinguish between a part dependent on its whole and the context-independent properties of the part. The former is defined as the role-holder which plays roles and the latter is defined as the player of the role. The role defines properties of the part which is dependent on its whole. These three kinds of definitions enable to describe differences of various properties of parts according to their context dependence. We show how this model is used to describe various parts through practical examples of the anatomical structure of human body developed in the medical ontology project in Japan.

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

犬童 健良

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17回全国大会(2003)

巻号頁・発行日

pp.248, 2003 (Released:2004-02-03)

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Prologはゲーム理論の各種モデルと解概念、およびゲームプレイヤーの知識推論について比較的素直に表現できるプログラミング言語である。またゲーム理論や社会選択理論を操作的にモデル化することにより、限界合理性の下でのふるまいを理解するのにも役立つ。本論文では筆者が行ったモデリング事例をいくつか紹介する。

著者

山本 賢太 井上 昂治 中村 静 高梨 克也 河原 達也

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.33, no.5, pp.C-I37_1-9, 2018-09-01 (Released:2018-09-03)

参考文献数

20

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This paper addresses character expression for humanoid robots that play a given social role such as a lab guide or a counselor via spoken dialogue so that the character matches to the social role. While most conventional methods of character expression aim to change the style of utterance texts, this study focuses on dialogue features that may affect the impression of spoken dialogue. Specifically, we use five features: utterance amount, backchannel frequency, backchannel variety, filler frequency, and switching pause length. We adopt three character traits of extroversion, emotional instability, and politeness for a character expression, and investigate the relationship with the dialogue features. A statistical analysis of subjective evaluations shows that the dialogue features except for the backchannel variety are related to either of the traits. By using the subjective evaluation scores on the relevant traits, we can train models to control the dialogue features and behaviors according to the desired character. An experimental evaluation demonstrates the feasibility of character expression with regard to the traits of extroversion and politeness.

著者

池田 流弥 安藤 一秋

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.1E302, 2018 (Released:2018-07-30)

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旅行者が土産を選ぶ際,その場所でしか手に入らない土産の需要が高まっている.その理由として,オンラインショッピングサイトで様々な土産が購入できることが挙げられる.しかし,現地でしか購入できない土産情報をまとめたWebサイトやサービスは存在しない.そこで,本研究では,現地でしか購入できない土産の情報を提示するシステムの構築を目的とする.本稿では,ブログ記事から土産の品名および販売店舗名を自動抽出する手法を提案する.そして,実験により提案手法の有効性を確認する.

著者

武田 征士 Hsu Hsiang 濱 利行 山根 敏志 益田 幸治 中野 大樹

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.3E102, 2018 (Released:2018-07-30)

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所望の物性値をもつ新物質をデザインすることは、あらゆる工業分野における重要な課題である。本研究では、既存物質のデータ解析から新物質デザインまでend-to-endで実現する手法を提案する。本手法は、特徴量エンコーディング、回帰モデル、解探索、構造生成のステップからなる。データ駆動特徴量と事前定義特徴量を定義し、それらを用いた分子構造生成手法を提案することで、各ステップが連携的に動作する。本手法により、複数の目標物性値を同時に満たす複雑かつ多様な分子構造を高速にデザイン可能であることを、市販の薬物データを用いて実証する。

著者

水田 孝信

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.2J101, 2018 (Released:2018-07-30)

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近年,投資ファンドがある業界のすべての企業の大株主となる``水平株式保有''(horizontal shareholding)(または``共同保有''(common ownership)ともよばれる)が,公正な企業間の競争を阻害し,産業の発展を妨げているという主張が増えてきた.特にパッシブファンドによる水平株式保有が大きな割合となっており,大きな議論となっている.本研究では,人工市場モデルを用いてパッシブファンドの増加が企業間競争と市場価格へ与える影響を分析した.その結果,パッシブファンドの割合がさほど大きくなくても,競争を阻害する可能性を示した.また,競争に勝った企業の市場価格が増加したファンダメンタル価格以上に上昇して割高となり競争を促す株主が離れて競争力を弱くする一方,競争に負けた企業の市場価格が減少したファンダメンタル価格よりさらに下落して割安となり競争を促す株主が増え競争力を強くして,企業間競争のバランスをとるメカニズムが存在する可能性があることを示した.パッシブファンドの増加はこのようなメカニズムを弱める恐れがあると考えられる.