著者

関 陽介

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.2, pp.C-KA3_1-10, 2021-03-01 (Released:2021-03-01)

参考文献数

21

被引用文献数

2

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Dialogue systems, which give users quick and easy access to required information interactively, have been widely used in various fields. Dialogue systems equipped with interfaces (e.g., humanoid robots and anthropomorphic agents) have been developed in order to enhance familiarity and dialogue continuity. Related studies, in which interactive agents generate humor expressions, have also been reported. Humor is indispensable for the formation of friendly relationships between people and systems, and humor expressions can be applied in situations that generate familiar responses and provide fun to users. In this study, in order to evoke humor through dialogue, a method to generate humorous expression by asking again due to pseudo mishearing of a part of users’ queries based on examples is proposed. Specifically, a conversion candidate dictionary for humor expressions, based on Wikipedia of Japanese edition and a classification vocabulary table in which words are classified semantically, is created by word completion using distributed representation. In addition, a word conversion method is designed by approximately 1,000 mishearing survey from Twitter, and the function based on the proposed method is implemented in a dialogue system introduced into a university as a model case. In the results of the comparative evaluation with other methods quantitatively, the proposed methods gave users the most humor by converting singular and multiple words. Thus, the effectiveness of the proposed method was clarified.

著者

石井 晃 川畑 泰子

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33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.2F3OS5a05, 2019 (Released:2019-06-01)

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意見を連続値として考えるオピニオンダイナミクス理論はBounded Con dence Model がよく知られて いる。しかし、これには人々の対立は含まれていない。本論文では人々の間に信頼と不信の関係を対人関係の係 数の正負で表現し、一次元軸上の意見の値も正から負を取り得るとして拡張した理論を提示する。さらにヒット 現象の数理モデルにならってマスメディアにおける影響も加味して、考察を行う取り組みを行った。本論文では、 計算シミュレーションで2 人、3 人、20 人、そして300 人の例を示す。また、この計算から算出される意見の分 布はソーシャルネットワーク上で測るコメントの意見の分布とが比較できる可能性がある。

著者

大村 英史 片上 大輔 湯浅 将英 小林 一樹 田中 貴紘

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.2K4OS14a4, 2015 (Released:2018-07-30)

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雰囲気は環境から知覚される情報の総体であり,知覚される情報を定量的にコントロールすることは,任意の雰囲気のコントロールと同義であると私たちは考える.この考えから,エントロピーに基づいた確率分布により,人が知覚する情報量を操作するシステムを実現した.このシステムを音楽,表情,図形といった異なるメディアに実装したところ,定量的に人が知覚する情報を操作でき,さらに雰囲気の制御が可能であることを確認した.

著者

阿部 真也 中川 慧

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回全国大会(2020)

巻号頁・発行日

pp.2H4GS1303, 2020 (Released:2020-06-19)

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時系列予測の観点から株価を予測するために深層学習を用いる研究が多数行われてきた。 一方で、クロスセクション予測(マルチファクターモデル)の観点から、深層学習を用いて株価を予測する研究は少なく、特に地域別およびグローバル株式市場における有効性を実証する研究は少ない。 そこで本稿では、地域別およびグローバル株式市場においてクロスセクション予測の観点から深層学習を用いたマルチファクターモデルに基づく相対的な魅力度の有効性を検証する。分析の結果、深層学習による株価予測モデルは、地域別およびグローバル株式市場両方で、勾配ブースティング、ランダムフォレストやリッジ回帰に比べリスク調整後リターンおよびリスク抑制の面で優れていることが明らかになった。合わせて、モデルを解釈するため地域別およびグローバル株式市場の深層学習を用いた株価リターン予測の要因分解をLRPを用いて行うことで、どのファクターが寄与しているを示した。

著者

岡本 洋

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.836-844, 2017-11-01 (Released:2020-09-29)

著者

山本 泰智 山口 敦子

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

巻号頁・発行日

vol.2019, pp.1K2J403, 2019

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<p>我々はUmaka-Yummy Dataという生命科学分野のLinked Dataを提供するSPARQLエンドポイントの評価システムを構築し、結果を公開している。その目的は、より良いLinked Data利用基盤を構築することであり、そのためには、Linked Data提供者と利用者の相互理解を促すことが必要と考えているからである。SPARQLエンドポイントの評価は稼働率など6つの観点から行い、100点満点の数値化したUmaka Scoreとしている。これまで3年間の運用を経験し、Linked Data提供者から様々な意見や質問を得ている。本論文ではこれらの意見や質問を議論し、上述のより良いLinked Data利用基盤を構築するために必要な事項をまとめた。その結果、Linked Data提供者と利用者の間の相互理解を促すのに先立ち、信頼できる評価を提供するために、Linked Data提供者と我々の間の信頼関係の構築が重要であることが分かった。</p>

著者

藤原 幸一 坂根 史弥 宮島 美穂 山川 俊貴 加納 学 前原 健寿

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.4C1OS27a05, 2018 (Released:2018-07-30)

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京都市祇園で起きた軽ワゴン車の暴走により,多数の死傷者が出た痛ましい事故は記憶に新しい.事故原因としてドライバのてんかん発作が挙げられている.てんかんとは脳細胞のネットワークに起きる異常な神経活動のため,けいれんや意識障害などのてんかん発作を来す疾患である.てんかん治療の第一選択は抗てんかん薬であるが,3割の患者は薬剤では発作を抑制できない.しかし,数十秒前に発作を予知できれば,患者は発作までに身の安全を確保し,生活の質を改善できる.我々はこれまでに心拍変動(HRV)と異常検知アルゴリズムを組み合わせたてんかん発作予知技術を開発した.オフライン解析によると,感度90%以上,擬陽性率0.7回/hが達成されている.発作予知技術が実用化できれば,発作起始の前に即効性抗てんかん薬の服薬することなどにより,発作を抑制または軽減できると期待される.このような治療法をClosed-Loopてんかんケアと呼ぶ.現在,AMED先端計測プログラムにて,Closed-Loopてんかんケアの実現に向けた研究開発を行っている.本発表ではてんかん発作予知システム開発の現状と今後の見通しについて発表する.

著者

生天目 章

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.23, no.5, pp.638-644, 2008-09-01 (Released:2020-09-29)

著者

橋口 友哉 山本 岳洋 藤田 澄男 大島 裕明

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.1, pp.WI2-B_1-13, 2021-01-01 (Released:2021-01-01)

参考文献数

25

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In this study, we tackle the problem of retrieving questions from a corpus archived in a Community Question Answering service that a consultant having distress can feel empathy with them. We hypothesize that the consultant feels empathy with the questions having a similar situation with that of the consultant’s distress, and propose a method of retrieving similar sentences focusing on the situation of the distress. Specifically, we propose two approaches to fine-tuning the pre-trained BERT model so that the learned model better captures the similarity of the situation between distress. One tries to extract only the words representing the situation of the distress, the other tries to predict whether the two sentences show the same situation. The data for training the models are gathered by the crowdsourcing task where the workers are asked to gather the sentences whose situation is similar to the given sentence and to annotate the words in the sentences that represent the situation. The data is then used to fine-tune the BERT model. The effectiveness of the proposed methods is evaluated with the baselines such as TF-IDF, Okapi BM25, and the pre-trained BERT. The results of the experiment with 20 queries showed that one of our methods achieved the highest nDCG@5 while we could not observe any significant differences among the methods.

著者

成瀬 誠 内田 淳史 Huant Serge

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.5, pp.592-599, 2018-09-01 (Released:2020-09-29)

著者

平澤 直之 小林 洵也 清水 大地

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回全国大会(2020)

巻号頁・発行日

pp.3D5OS22b03, 2020 (Released:2020-06-19)

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本研究では,近年広く普及しつつあるダンスジャンルの 1 つであるブレイクダンスを対象に,自然な環境下での情動状態を自動的に判別・可視化するシステムの開発を行った.その際,ダンサーの身体に慣性センサーを取り付けることでポジティブ・ネガティブという各情動状態(感情価)における加速度データを測定した.そして,その加速度データに対してCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を用いた深層学習を行い,情動状態の識別を行うモデルを構築してシステムに組み込んだ.本研究では,当該システムの概要に関して紹介するとともに,上記のシステムを応用し,ダンスバトルにおける複数名のダンサーの情動状態が互いに影響し合う様子をリアルタイムに可視化するアプリケーションの開発も行なっている.また,ブレイクダンスをはじめとするヒップホップカルチャーにおいては創作物のオリジナリティーが非常に重要性を有している.創造性と情動との関係性は先行研究でも議論がなされており,ダンサーの独創的で新しい動作の創作過程と,情動状態との結びつき・関係性といった文化を支援する観点からも本研究にて考察を行う予定である.

著者

西 朋里 小川 祐樹 高 史明 高野 雅典 森下 壮一郎 服部 宏充

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.36, no.1, pp.WI2-E_1-9, 2021

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<p>With the rise of Internet TV and other new media, people are now viewing the news through a variety of conduits. In addition, the influence of news media on people is changing. Viewers can post comments in Internet TV, and these comments has the viewers' opinions of the news contents. Therefore, analysis of viewers comments is important in revealing the effect of the news. In addition, these comments are posted based on the morality of the viewers, and point of view of morality is considered important in the analysis of viewer comments in news. Therefore, this study purpose is to clarify the opinion on Internet TV news programs from a moral-based analysis viewers' comments. This study analyzed the trend of viewer comments on ABEMA news programs using comment length and the application of two methods. First, the morality of viewer comments was analyzed by calculating the moral/immoral expression rate for each program using the moral foundation dictionary. Second, the distributed expressions of viewer comments (calculated by Doc2Vec) were clustered by k-means++, and program trends were analyzed using the cluster characteristics. The results indicated that there was no difference in comment length between the two program types. Comments on soft-news programs had a high moral/immoral expression rate for politics or current events. In contrast, comments of hard-news programs did not show a characteristic trend. A viewer can easily participate in the discussion, because the soft-news program deals with the same news for a long time as the news content is limited compared to the non-discussion program.</p>

著者

古池 謙人 東本 崇仁 堀口 知也 平嶋 宗

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.5, pp.C-J82_1-17, 2020-09-01 (Released:2020-09-01)

参考文献数

29

被引用文献数

1

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Recently, the demand for programming education is increasing worldwide. Enhancing intelligent tutoringsystems (ITSs) in programming education is therefore very important. For a computer to intelligently support suchlearning, it is desirable that it be adaptive to individual learning. In ITS research, learning effectiveness is enhancedby (A) controlling features of the question or problem to be asked by indexing based on characteristics of targetdomains, or by (B) making appropriate interventions such as feedback by grasping problem-solving processes basedon explainable problem-solving models.It is important to reuse knowledge acquired through problem-solving in programming. To reuse knowledge, itis effective to first understand differences between knowledge items and then to organize that knowledge. In programming,requirements become a problem to be solved. Requirements are defined separately in the software engineeringfield as functional requirements and non-functional requirements. Functional requirements are requirements for whatis satisfied, while non-functional requirements are characteristics for satisfying the functional requirements such asinterface or security. The purpose of this study is to organize the knowledge related to this process by regarding theachievement of functional requirements as problem-solving in programming.Assuming that problem-solving is directed toward acquisition of knowledge required for a solution, descriptionsof the programming knowledge itself lead to indexing of the problem. Some studies have utilized function–behavior–structure aspects, combining each aspect to handle knowledge in parts and using them for knowledge descriptions.We have considered that the problem-solving process in this programming can be explained according tothe definition of function–behavior–structure aspects. Therefore, we proposed a model of parts based on function–behavior–structure aspects. And, we further proposed a model of the problem-solving process of parts.In order to verify the effectiveness of feedback by the proposed models, an evaluation experiment was performedin comparison with the feedback by our previous system. Feedback by the proposed models is that can begenerated based on “parts management” function and “grasp behavior of structure” function of the ITS functions thatcan be realized by the proposed model.Experiment results are suggested that the proposed models can provide more appropriate feedback that can berealized in the system, suggesting that effective support can be realized through learning of parts under the proposedmodels.In this research, by defining programming knowledge as parts, we approach various elements related to programmingthat have previously been considered tacit and clarify and organize each element independently of theprogramming language used. In this way, we try to construct a model of the problem-solving process using partsfrom the viewpoint of learning and formalize tacit knowledge.

著者

丸山 正人 竹川 高志

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回全国大会(2020)

巻号頁・発行日

pp.4Rin150, 2020 (Released:2020-06-19)

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個人の考える小説の類似度は多様であり,著者を基準として類似していると考える人や,テーマを基準として類似していると考える人などが存在する.また,小説を探す際にはタイトルやあらすじ等の情報をもとに読むかどうかの意思決定を行うが,それらの情報からその小説に期待する体験を得られるかの推測が難しいため,推薦システムによる補助が重要となる.そこで本研究では,個人が好んだ小説の本文を学習することによって,個人毎に異なる小説の類似度の推定を目指す.Word2vecで学習された単語のベクトルが1つの小説に登場する単語同士で纏まって分布することを用い,小説毎に登場する単語のベクトルの群間分散を用いて小説の類似度を求める.また,異なる基準で集められた小説を学習したWord2vecモデルがそれぞれ異なった類似度を持っているか調査した.結果,学習に用いられた小説の基準に該当するような小説とそこから外れるような小説の類似度が小さくなることを確認した.

著者

金井 明人 吉川 誠人

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24回全国大会(2010)

巻号頁・発行日

pp.1I2OS1b1, 2010 (Released:2018-07-30)

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映画作品でも、文学作品でも、物語の連続性を切断するための技法が導入されている場合があり、受け手の認知に大きな影響を与えることで、強い効果をもたらしている。本論文では映画と文学の切断技法の共通性と差異を、作品分析と認知科学的な実験を基に考察し、その技法を理論化する。また、物語における連続性の意味についても改めて論じる。

著者

諏訪 博彦 梅原 英一 太田 敏澄

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回全国大会(2011)

巻号頁・発行日

pp.2H1OS188in, 2011 (Released:2018-07-30)

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本研究の目的は、株式掲示板におけるアノマリーを発見すること、株式掲示板の投稿内容より株式リターンを説明するファクターを作成することである。形態素解析と主成分分析を用いて投稿内容を分析することで、新たなファクターの作成を行っている。結果、株式掲示板におけるアノマリーが存在している可能性があること、主成分得点を利用した新たなファクターが存在することを確認している。

著者

久野 真登 西田 豊明 大本 義正

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.2020, pp.3O5GS1301, 2020

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<p>当研究ではユーザとエージェントの協調問題解決場面において, ユーザの協調への積極性誘発を目指す. 積極性誘発にはインラクションの方法の理解と, 協調により得られる利益への信頼が重要であり, この二つのリソースが満たされている関係を社会的関係と定義する. そしてエージェントが社会感情的インタラクションを働きかけることで二つのリソースが獲得され, 社会的関係が構築できると仮定する. 提案手法として, 循環的意図更新モデルにより社会感情的行動を生成することを考える. ここで提案モデルではエージェントは社会感情的意図の階層的ネットワークを持ち, ユーザは同じモデルを持っていると仮定する. そして推定したユーザの意図モデルを基にエージェントの意図モデルを更新し, それに応じて社会感情的行動が生成される. これによりエージェントの行動がユーザに合わせて発展するため, ユーザはエージェントとの関係性に関する利益を見出すことができ, 社会的関係が強まると考えられる. 提案モデルの評価のため, ユーザとエージェントが協力してタワーディフェンスを行うという実験を行い, 社会感情的行動のユーザの積極性に対する一定の効果を確認した.</p>

著者

牧野 拓哉 岩倉 友哉

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.35, no.6, pp.B-K46_1-8, 2020-11-01 (Released:2020-11-01)

参考文献数

25

被引用文献数

1

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Pointer-generator, which is the one of the strong baselines in neural summarization models, generates summaries by selecting words from a set of words (output vocabulary) and words in source documents. A conventional method for constructing output vocabulary collects highly frequent words in summaries of training data. However, highly frequent words in summaries could be usually a high possibility to be frequent in source documents. Thus, an output vocabulary constructed by the conventional method is redundant for pointer-generator because pointergenerator can copy words in source documents. We propose a vocabulary construction method that selects words included in each summary but not included in its source text of each pair. Experimental results on CNN/Daily Mail corpus and NEWSROOM corpus showed that our method contributes to improved ROUGE scores while obtaining high ratios of generating novel words that do not occur in source documents.

著者

田中 茂樹

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.20, no.4, pp.486-491, 2005-07-01 (Released:2020-09-29)

著者

芳村 圭 Kei Yoshimura

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.21, no.6, pp.724-726, 2006-11-01

被引用文献数

1