著者

松村 真宏

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23回 (2009)

巻号頁・発行日

pp.3E3NFC29, 2009 (Released:2018-07-30)

---

本研究では,影響伝播モデルIDMを用いてウェブコミュニティが蓄えている総影響量GWI(Gross Web Influence)を定義し,GWIを成長させるための道標を導くことに取り組む.具体的には,各種制約下(与える情報の種類および量)のもとでGWIを最大化する条件(どこにどの情報を与えるか)を求める問題に取り組む.本研究の成果は,コミュニティマネジメント/マーケティングへの応用が期待される.

著者

森川 幸治 岡本 洋 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.32, no.6, pp.911-914, 2017-11-01 (Released:2020-09-29)

著者

豊田 裕貴

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.17, no.6, pp.738-743, 2002-11-01 (Released:2020-09-29)

著者

西 良浩 菅 愛子 高橋 大志

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34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.4Rin172, 2020 (Released:2020-06-19)

---

金融市場において配信されるニュース記事は資産価格評価に影響を及ぼす重要な情報である.配信されたニュース記事が株価変動に及ぼす影響について分析を行った取り組みは多くあり,ニュース記事のような非構造化データには,財務情報のような構造化データにはないファンダメンタル情報やセンチメント情報が含まれている可能性が報告されている.しかしながら,ニュース記事の数には限りがあり,取得可能なデータ数の制限は深層学習を用いた分析の精度に影響を及ぼす.本研究では,ニュース記事配信前後の株価変動に基づくニュース評価モデルの構築を行い,GPT-2を介したニュース記事の生成を通じ,モデルの精度向上を試みた.分析対象を日本の電機メーカーとし,ニュース配信前後の株価変動に基づきラベル付けを行い,ニュース評価モデルを用いて分析を行った.分析の結果,GPT-2によるニュース記事生成を通じ,ニュース評価モデルの精度を向上できる可能性があることを見出した.

著者

坂井田 瑠衣 諏訪 正樹 野口 奈摘

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料

巻号頁・発行日

vol.2011, no.11, 2011

---

<p>会話で臨機応変に役回りを演じ,場を活性化するスキルは暗黙知である.他者の発言を好機に,自己の個性を活かして多様な役回りを演じる顕著な例題として,お笑い番組を選び,出演するタレントらのスキルを詳らかにする.</p>

著者

久良木 優太 宮澤 和貴 青木 達哉 堀井 隆斗 長井 隆行

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34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.1Q3GS1104, 2020 (Released:2020-06-19)

---

人間は複数の感覚情報を利用することによって,1つの感覚情報よりも正確で抽象度の高い情報表現を得ることができる.とりわけコミュニケーションにおいてこの情報表現は重要となる.コミュニケーションでは,話し手が自らの感覚器官により観測した情報を言語化して表現する一方で,聞き手は話し手から得た言語情報を自らの感覚器官で得られる情報へと変換することで話し手の言葉を理解する.このように情報は双方向にやり取りされるため,マルチモーダル情報を単方向に予測するだけでは不十分であり,双方向に予測可能でなければならない. 本研究ではBERTを用いて物体画像と言語情報を相互に予測可能なモデルを提案する.提案モデルの有用性を検証するためにクロスモーダル情報予測とマルチモーダル情報の分類タスクを行った.結果として,マルチモーダル情報表現を獲得し,物体画像と言語情報に関するクロスモーダル情報予測が可能なことを示した.また,マルチモーダル情報を利用することで,単モダリティのみを利用した場合よりも分類精度が向上することを示した.

著者

髙嶺 潮 遠藤 聡志

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.36, no.5, pp.B-KC6_1-9, 2021

---

<p>Scene understanding is a central problem in a field of computer vision. Depth estimation, in particular, is one of the important applications in scene understanding, robotics, and 3-D reconstruction. Estimating a dense depth map from a single image is receiving increased attention because a monocular camera is popular, small and suitable for a wide range of environments. In addition, both multi-task learning and multi-stream, which use unlabeled information, improve the monocular depth estimation efficiently. However, there are only a few networks optimized for both of them. Therefore, in this paper, we propose a monocular depth estimation task with a multi-task and multistream network architecture. Furthermore, the integrated network which we develop makes use of depth gradient information and can be applied to both supervised and unsupervised learning. In our experiments, we confirmed that our supervised learning architecture improves the accuracy of depth estimation by 0.13 m on average. Additionally, the experimental result on unsupervised learning found that it improved structure-from-motion performance.</p>

著者

沖本 天太 ジョ ヨンジュン 岩崎 敦 横尾 真

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

巻号頁・発行日

vol.2011, pp.1F24, 2011

---

<p>分散制約最適化問題(DCOP)はマルチエージェントシステムの様々な問題を表現する代表的な枠組みである. DCOPはNP-hardであるため,大規模な問題に適用可能な非厳密解法が多く提案されているが,これらのほとんどは解品質を保証しない.本論文では解品質を保証する非厳密解法を提案する.実験では本解法が既存の解品質を保証する非厳密解法と比べ,より高品質の解およびバウンドを高速に与えることを示した. </p>

著者

安藤 雅行 河原 吉伸 砂山 渡 畑中 裕司 小郷原 一智

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 (2017)

巻号頁・発行日

pp.2M2OS34a2, 2017 (Released:2018-07-30)

---

近年,深層学習を用いた様々な応用システムが開発されてきている.しかし,その多くは出力の精度向上を目指したものとなっているため,出力を導いた具体的な分類パターンが不明なことが多い.そこで本研究では,文章の分類問題を例として,出力を導くネットワークの一部を可視化することで,分類パターンの意味付けを支援する.これにより,学習された内容に基づく新たな知見を,人間が獲得できる環境の構築を目指す.

著者

谷口 忠大 岩橋 直人 新田 恒雄 岡田 浩之 長井 隆行

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25回 (2011)

巻号頁・発行日

pp.2B2OS22a1, 2011 (Released:2018-07-30)

---

ロボティクス,音声言語,画像研究を含むマルチモーダルインタラクション研究の発展に伴い,自律ロボットが人間と共生することを目標としつつ,記号過程を内包した人間知能構成論的理解を進める研究が始まっている.ロボットが人間や環境との相互作用を通して,コミュニケーションに必要な知識を発見・理解・学習・運用する過程の研究を計算論的に統合することは重要である.本発表では当該研究領域について概説する.

著者

黒木 開 川上 孝介 岩井 大志 石塚 湖太 中田 和秀

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.2D3OS7a02, 2021 (Released:2021-06-14)

---

リスティング広告における広告文の品質向上は、消費者をランディングページ(LP)へ誘導し、購買へと繋げるために大変重要である。 品質向上手法には一般的に知られた手法がいくつかあり、例えば検索キーワードを広告文内に含めることで、クリック率など各種指標が改善することが知られている。そこで本論文ではより優れた広告文を生成するために、特定のキーワードを高確率で含む文生成手法を提案する。ベースとなる自然言語処理モデルには事前学習済みBERTをEnc-Dec構造にしたBERT2BERTを採用し、学習データはgoogle広告において配信されていた約69万件の広告データを用いた。また、生成時に「ドア」と「扉」といった類語の生成を防止するため、キーワードをマスクした形で学習を行なった。加えて文生成時にはキーワードを優先出力する手法を検討した。実際に配信された広告データを用いてその精度を評価した結果、提案手法は最大約80%の確率で広告文内にキーワードを挿入できることを確認し、既存モデル(BERT2BERTを学習データでfine-tuningしたのみのモデル)の挿入率を有意に上回ることができた。

著者

新屋 勝啓 中村 泰行 山岡 成光 西 和彦

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.2Yin514, 2021 (Released:2021-06-14)

---

近年,「あおり運転」の摘発数は減少傾向にあるが,依然として社会問題となっている.「あおり運転」の摘発に はドライブレコーダーの映像が重要な証拠となっている。 本稿では,自動車後方にエッジデバイスを設置し,後方ドライバーのあおり運転を検出及び警告するシステムの中でも,限定的なリソースの中でいかにあおり運転を高精度に認識するかに言及する 。

著者

鹿島 久嗣 坂本 比呂志 小柳 光生

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.113-121, 2006 (Released:2006-01-06)

参考文献数

30

被引用文献数

1 1

---

We introduce a new convolution kernel for labeled ordered trees with arbitrary subgraph features, and an efficient algorithm for computing the kernel with the same time complexity as that of the parse tree kernel. The proposed kernel is extended to allow mutations of labels and structures without increasing the order of computation time. Moreover, as a limit of generalization of the tree kernels, we show a hardness result in computing kernels for unordered rooted labeled trees with arbitrary subgraph features.

著者

大城 絢子 名嘉村 盛和 川満 歩貴

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

巻号頁・発行日

vol.123, 2021

著者

伊波 卓浩 川満 歩貴 大城 絢子 名嘉村 盛和

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

巻号頁・発行日

vol.123, 2021

著者

岡崎 威生

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

巻号頁・発行日

vol.123, 2021

著者

横谷 謙次 高木 源 若島 孔文

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 言語・音声理解と対話処理研究会 81回 (2017/10) (ISSN:09185682)

巻号頁・発行日

pp.04, 2017-10-05 (Released:2021-06-28)

著者

Shan Junjie 西原 陽子 山西 良典 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

巻号頁・発行日

vol.2017, pp.4F14, 2017

---

<p>近年、アニメを代表とする日本のポップカルチャーが世界中に発展するに従い、日本語を勉強する人が増えている。学習者が増加すると共に、二つの問題が現れる。一つは教材が足りない事。二つ、伝統的な教材にはコミュニケーション能力への訓練が足りない事。 本研究は、豊かな音声や対話を含む日本アニメを新しい日本語勉強素材として、アニメの台詞を日本語各レベルとの内容を合わせ分析し日本語勉強者に向いて活用可能とする。</p>

著者

万木 健人 尾崎 知伸

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

巻号頁・発行日

vol.116, 2019

著者

植野 研

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.1, pp.1, 2020-01-01 (Released:2020-09-29)