著者

高島 遼一

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.35, no.3, pp.455-460, 2020-05-01 (Released:2020-09-29)

著者

鈴木 克明

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.1B3CS3, 2015 (Released:2018-07-30)

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This paper describes a trajectory of research by Roger C. Schank, who once proposed Case-based Reasoning. His interest in education and training moved himself to establish Institute of Learning Sciences at Northwestern, where he proposed Goal-based Scenarios (GBS) as an instructional design theory for creating story-based learning materials. GBS was then expanded to Story-centered Curriculum to make GBS scalable to the design of an entire curriculum that facilitates learning based on CBR. Design-based research for bridging AI models to the design of educational practices will be discussed.

著者

水本 智也 小町 守 永田 昌明 松本 裕治

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.28, no.5, pp.420-432, 2013-09-01 (Released:2013-07-10)

参考文献数

16

被引用文献数

3 3

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Recently, natural language processing research has begun to pay attention to second language learning. However, it is not easy to acquire a large-scale learners' corpus, which is important for a research for second language learning by natural language processing. We present an attempt to extract a large-scale Japanese learners' corpus from the revision log of a language learning social network service.This corpus is easy to obtain in large-scale, covers a wide variety of topics and styles, and can be a great source of knowledge for both language learners and instructors. We also demonstrate that the extracted learners' corpus of Japanese as a second language can be used as training data for learners' error correction using a statistical machine translation approach.We evaluate different granularities of tokenization to alleviate the problem of word segmentation errors caused by erroneous input from language learners.We propose a character-based SMT approach to alleviate the problem of erroneous input from language learners.Experimental results show that the character-based model outperforms the word-based model when corpus size is small and test data is written by the learners whose L1 is English.

著者

坪井 一菜 三宅 陽一郎

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.33, no.4, pp.535-536, 2018-07-01 (Released:2020-09-29)

著者

侭田 圭太 片上 大輔

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.2B6GS1005, 2022 (Released:2022-07-11)

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本研究では,野球初心者を対象とした認知的観戦を補助する対話ロボットを提案する.認知的観戦とは「プレイやゲームに関する知識を活かし,観戦者が観戦を通して理解したり評価したりしながら,自身の内面に意味づけすること」である.本稿では,ロボットが野球観戦中に行う発話を検討するため, 5つの発話カテゴリ,選手出場場面・選手プレイ場面における発話ルールを定義した.認知的観戦の補助効果を検証するため,定義した発話カテゴリ・ルールを適用したロボットと野球映像を視聴する実験を行った.実験の結果として,認知的観戦能力を構成する選手プレイ知性認知能力の補助において,提案手法の有効性が確認された.

著者

芦野 由己 川本 達郎 安松 健

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.4Yin232, 2022 (Released:2022-07-11)

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本研究は,定性的アプローチにて生成した自然言語データを,機械学習技術を活用したAskaにて分析を行い,結果を人が行った分析と比較することで有用性を評価し,自然言語データの分析手法の一つとして提言することを目的とした.方法については,創造的ワークショップ手法にて書き出した個々の考えの文章データをAskaに投稿し,各投稿データの相互評価を行った. そして, この関係データ(グラフデータ)の行列において要素の並び順を最適化してデータ集約を行い,このAskaとワークショップの結果を比較した.Askaによる分析結果は,文章に含まれる特定単語による単純な整理・分類ではなく,全体の意味を捉えたグルーピングが行われていることを確認した.人が行ったワークでは各々のデータの捉え方が加味されるため,機械学習よりも細分化されより抽象性の高いグルーピングが行われていた.しかしながら,Askaの結果は意見間の連続性がみられるとともにより概略的であり,全体像の把握が容易であった.このように,Askaと創造的ワークショップを統合的に用いることで, より合理的に意見を集約・理解することができることを示した.

著者

田中 友理 加瀬 佳樹 安松 健

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.3Yin205, 2022 (Released:2022-07-11)

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芸術分野においても人工知能による様々な作品が誕生しているが,「芸術家が人間であるからこそ,人間に伝わる感動があるのではないか」など疑問の声も少なくない.このような中で議論を進めるには,まず「人が芸術から受ける感動」とはどのようなものか理解していくことが重要である.そこで,本研究では「人が芸術作品から感動を受ける構造」を明らかにする.具体的には,「人生で"視覚を通し"最も感動した芸術作品」についての「感動要因」及び「人間的特性」を主な調査項目とした感動経験についてのアンケート調査を実施した.因子分析の結果,感動要因からは7つの因子,人間的特性からは8つの価値観が抽出された.更に,ベイジアンネットワークにて芸術作品情報,感動要因及び人間的特性等を構造化し,感度分析したところ,美学研究において論じられてきた美的範疇に関連する概念が,芸術作品情報,感動要因及び人間的特性等の関係性において定量的に表現されていることを確認できた.これらの美的類型と人間的特性の構造分析は,美的研究を裏付け,人間の芸術的感性を理解する基礎的知見の一つとなる.

著者

西田 豊明

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.37, no.4, pp.413-420, 2022-07-01 (Released:2022-07-01)

著者

吉川 友也 今井 優作

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32回 (2018)

巻号頁・発行日

pp.1N202, 2018 (Released:2018-07-30)

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インターネット広告業界において,コンバージョン率(CVR)予測は,表示する広告の効果測定やユーザの興味を理解する上で重要になるため,CVR予測のためのモデルがここ数年よく研究されている. 基本的に,広告のクリックとコンバージョンの間には時間遅れ(delayed feedback)が発生するため,この時間遅れを考慮するCVR予測モデルが必要となる. 本論文では,時間遅れに対してパラメトリックな分布を仮定しないCVR予測のためのノンパラメトリックdelayed feedbackモデルを提案する. Criteoデータセットを用いた実験では,時間遅れに対して指数分布を仮定するCVR予測モデル等と比較して,提案法が精度良くCVRを予測できることを示す.

著者

西山 莉紗 竹内 広宜 渡辺 日出雄 那須川 哲哉

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.24, no.6, pp.541-548, 2009 (Released:2009-10-20)

参考文献数

19

被引用文献数

3 2

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It is important for R&D managers, consultants, and other people seeking broad knowledge in technology fields to survey technical literature such as research papers, white papers, and technology news articles. One of the important kinds of information for those people regards the effectiveness of new technologies in their own businesses. General search engines are good at selecting documents revealing the details of a specific technology or a technology field, but it is hard to obtain useful information about how a technology will apply to individual business cases from such search results. There is a need for a technology survey assistance tool that helps users find technologies with suitable capabilities. In this paper, two technical tasks were tackled to develop the prototype of this assistance tool: Extraction of advantage phrases and scoring for the advantage phrases to find novel applications in the target technology field. We describe a new method to identify advantage phrases in technical documents and our scoring function that gives higher scores to novel applications of the technology. The results of evaluations showed our phrase identification method with only a few phrasal patterns performs almost as well as human annotators, and the proposed scoring conforms better to the decisions made by professionals than random sort.

著者

大澤 博隆

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.5, pp.613-617, 2020-09-01 (Released:2020-11-02)

著者

鳥居 拓馬 日高 昇平 真隅 暁

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 (2014)

巻号頁・発行日

pp.4H13, 2014 (Released:2018-07-30)

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従来、社会的ジレンマのモデルとしてゲーム理論を用い、協調行動の発生が議論されてきた。本研究では、各プレイヤーが報酬により行動を変える強化学習の枠組みを仮定し、代表的なゲームの一つである繰り返し囚人のジレンマを検討した。すべてのプレイヤーの行動履歴を状態遷移行列で表現し、そのダイナミクスを分析した。その結果、より長い行動履歴に基づき学習するほど、協調行動が安定して発生することが明らかになった。

著者

坂口 琢哉

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会研究会資料 知識ベースシステム研究会 109回 (2016/11) (ISSN:24364592)

巻号頁・発行日

pp.08, 2016-11-01 (Released:2021-07-14)

著者

松野 省吾 セーヨー サンティ 榊 剛史 檜野 安弘

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)

巻号頁・発行日

pp.1D4OS3c01, 2021 (Released:2021-06-14)

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企業におけるマーケティングコミュニケーションやニュースの発信など,様々な情報を幅広く伝達する上で,ソーシャルメディアによる情報拡散の影響は無視できなくなっている.特にエコーチャンバーやフェイクニュースの拡散などでは,ソーシャルメディアによる情報拡散が主要な役割を果たしていると言われている.本研究では,企業のPRやニュースの発信において,ソーシャルメディア上の情報拡散の規模がどのような要素が影響しているかを明らかにしていきたい.SNSにおいて社会に対して大きな影響力を持つ人物はインフルエンサーと呼ばれる.そこで,筆者らはインフルエンサーの性質を,1)投稿を拡散するユーザを多くもつユーザ.かつ,2)投稿数の多いユーザ(≅拡散を躊躇なくするユーザ)であると定義し,Twitterの記録から構築したソーシャルグラフを用いて投稿拡散への影響を検証した.その結果,いずれかの性質を持つユーザはランダムに選択したユーザよりも投稿の拡散される確率が高く,特に,プライベートグラフの中でフォロー/フォロワー数が少ないフォロワーを多く抱えるユーザの投稿は最も拡散される確率が高くなることが判った.

著者

川村 隆浩 江上 周作 田村 光太郎 外園 康智 鵜飼 孝典 小柳 佑介 西野 文人 岡嶋 成司 村上 勝彦 高松 邦彦 杉浦 あおい 白松 俊 張 翔宇 古崎 晃司

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.34, no.3, pp.396-412, 2019-05-01 (Released:2020-09-29)

著者

松尾 豊 西田 豊明 堀 浩一 武田 英明 長谷 敏司 塩野 誠 服部 宏充

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.30, no.3, pp.358-364, 2015-05-01 (Released:2020-09-29)

被引用文献数

3

著者

西村 良太 森 雷太 太田 健吾 北岡 教英

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.37, no.3, pp.IDS-F_1-13, 2022-05-01 (Released:2022-05-01)

参考文献数

30

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In this study, we propose a method for generating response utterances which take into account contexts and topics of the dialog by complementing omitted words such as subjects in the input utterances of dialog systems. In order to complement omitted words in the input utterances, an automatic anaphora resolution based on the centering theory is performed. To achieve highly accurate anaphora resolution, we also performed spoken-to-written style conversion based on sequence-to-sequence model using LSTM as a preprocessing. The results of evaluation experiments using NUCC, the Nagoya University Conversation Corpus showed that our proposed complementation method works robustly against errors in spoken-to-written style conversion.

著者

後藤 みの理 加納 政芳 加藤 昇平 國立 勉 伊藤 英則

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.21, no.1, pp.55-62, 2006 (Released:2006-01-06)

参考文献数

26

被引用文献数

7 11

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We think that psychological interaction is necessary for smooth communication between robots and people. One way to psychologically interact with others is through facial expressions. Facial expressions are very important for communication because they show true emotions and feelings. The ``Ifbot'' robot communicates with people by considering its own ``emotions''. Ifbot has many facial expressions to communicate enjoyment. We developed a method for generating facial expressions based on human subjective judgements mapping Ifbot's facial expressions to its emotions. We first created Ifbot's emotional space to map its facial expressions. We applied a five-layer auto-associative neural network to the space. We then subjectively evaluated the emotional space and created emotional regions based on the results. We generated emotive facial expressions using the emotional regions.

著者

黒田 勇幹 井上 椋 近藤 千紗

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.37, no.3, pp.385-388, 2022-05-01 (Released:2022-05-01)

著者

小林 優佳 久島 務嗣 吉田 尚水 藤村 浩司 岩田 憲治

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.37, no.3, pp.IDS-D_1-14, 2022-05-01 (Released:2022-05-01)

参考文献数

63

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This paper proposes a new method for slot filling of unknown slot values (i.e., those are not included in the training data) in spoken dialogue systems. Slot filling detects slot values from user utterances and handles named entities such as product and restaurant names. In the real world, there is a steady stream of new named entities and it would be infeasible to add all of them as training data. Accordingly, it is inevitable that users will input utterances with unknown slot values and spoken dialogue systems must correctly estimate them. We provide a value detector that detects keywords representing slot values ignoring slots and a slot estimator that estimates slots for detected keywords. Context information can be an important clue for estimating slot values because the values in a given slot tend to appear in similar contexts. The value detector is trained with positive samples, which have keywords corresponding to slot values replaced with random words, thereby enabling the use of context information. However, any approach that can detect unknown slot values may produce false alarms because the features of unknown slot values are unseen and it is difficult to distinguish keywords of unknown slot values from non-keywords, which do not correspond to slot values. Therefore, we introduce a negative sample method that replaces keywords with nonkeywords randomly, which allows the slot estimator to learn to reject non-keywords. Experimental results show that the proposed method achieves an 6,15 and 78% relative improvement in F1 score compared with an existing model on three datasets, respectively.