著者

川村 陸 青木 竜哉 上垣外 英剛 高村 大也 奥村 学

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.3Rin409, 2020

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<p>SNS上のテキストにはスペルミス,強調文字,インターネットスラングなどの非標準的な単語が多く使用される.非標準的な単語を多く含んでいると読者が文章の意味を理解できないだけでなく,SNSを対象とした自然言語処理を行う上の障壁となる.この問題を解決するために,非標準的な単語を含む文を訂正するテキスト標準化が必要とされている.このような需要に対処するため本研究では,深層学習を用いて文字列・音の類似性をモデル化することで,より高度なテキスト標準化を目指す.提案手法では,文字列の類似性を考慮することでpepoleとpeopleの様な表記ゆれに対応することができる.さらに,音の類似性を考慮することで,yesssとyes,disとthisの様な発音に起因した文字の置き換えに対応することが可能である.評価実験では,文字列・音の類似性を考慮した提案手法が最高精度を達成することを確認した.</p>

著者

中本 和岐 山田 悠 鈴木 英之進

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.3, pp.144-152, 2003 (Released:2003-03-04)

参考文献数

12

被引用文献数

1 2

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This paper proposes a fast clustering method for time-series data based on average time sequence vector. A clustering procedure based on an exhaustive search method is time-consuming although its result typically exhibits high quality. BIRCH, which reduces the number of examples by data squashing based on a data structure CF (Clustering Feature) tree, represents an effective solution for such a method when the data set consists of numerical attributes only. For time-series data, however, a straightforward application of BIRCH based on a Euclidean distance for a pair of sequences, miserably fails since such a distance typically differs from human's perception. A dissimilarity measure based on DTW (Dynamic Time Warping) is desirable, but to the best of our knowledge no methods have been proposed for time-series data in the context of data squashing. In order to circumvent this problem, we propose DTWS (Dynamic Time Warping Squashed) tree, which employs a dissimilarity measure based on DTW, and compresses time sequences to the average time sequence vector. An average time sequence vector is obtained by a novel procedure which estimates correct shrinkage of a result of DTW. Experiments using the Australian sign language data demonstrate the superiority of the proposed method in terms of correctness of clustering, while its degradation of time efficiency is negligible.

著者

田中 裕隆 新納 浩幸

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.3Rin455, 2020 (Released:2020-06-19)

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物体検出は、教師あり学習によって解決できる画像認識のタスクの一つである。物体検出の教師データにはBounding Boxとクラスラベルがある。これらの教師データの作成は一般的に人手で行われるためコストが高い。本研究は、教師データに用いる正確なBounding Boxの作成を目的とする。人手による正確なBounding Boxの作成は高コストであるが、正確性を要求しないBounding Boxであれば、人手であっても比較的低コストに作成できる。そこで、物体に対して余裕のある低コストなBounding Boxから、正確なBounding Boxを作成する手法を提案する。提案手法では、人手で作成したBounding Boxを用いて、その内側の領域に対するセマンティックセグメンテーションによって得られた推定領域全体を、正確なBounding Boxとした。この手法によって、物体に対して余裕のあるBounding Boxから、より正確なBounding Boxを作成することができた。

著者

八重樫 文絵 荒木 雅弘 岡 夏樹 新谷 元司 吉川 昌孝

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33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.1H3J1305, 2019 (Released:2019-06-01)

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本稿では,レセプトデータを用いた生活習慣病の発症予測システムを提案する.近年運送業界では,インターネットの普及に伴うドライバーの過重労働に対する対策として,健康管理対策の見直しを急務としている.発症予測を目的とした関連研究には,医療情報に対して表現学習を用いているものがある.これらの関連研究と同様に,我々は本研究の課題を自然言語処理の分野の文書分類問題として捉え,生活習慣病の発症予測を行うモデルの開発を試みた.我々は文字列として保存されているレセプトデータを固定長ベクトル化し,アンダーサンプリングとバギングの組み合わせによって生活習慣病の発症を予測した.その結果,我々のモデルは正例の再現率が0.75にまで昇り,レセプトデータに対して自然言語処理を施すことの有効性が示された.

著者

山下 倫央 野田 五十樹

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28回全国大会(2014)

巻号頁・発行日

pp.1C4OS13a4, 2014 (Released:2018-07-30)

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数万人規模の人々が集まるイベントにおいて、運営者は来場者にイベントを楽しんでもらうことを意図するとともに、効率的で安全な誘導を計画している。しかし、道路交通における交通情報の収集・提供、信号制御といった交通管制に比べ、群集の誘導、停止および分断といった規制の効果は定量的に論じられていない。本稿ではこのような背景を踏まえて、雑踏警備で行われる誘導手法をモデル化し,人流シミュレーションへの実装を行う。

著者

鷲尾 隆 元田 浩

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.15, no.4, pp.681-692, 2000-07-01 (Released:2020-09-29)

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A novel and generic theory is formulated to characterize the structure of a scientific law/model equation. Based on the theory, an efficient algorithm is developed to discover scientific law/model equations governing an objective process under experimental environments, and the algorithm is implemented to the "Smart Discovery System(SDS)"program. SDS derives the quantitative equations reflecting the scientific first principles underlying the objective process. The power of the proposed approach comes from the use of "scale-type constraints" to limit the mathematically admissible relations among the measurement quantities representing the states of the objective process. These constraints well specify the admissible formulae of the scientific law/model equations, and provide a measure to efficiently reduce the search space of the equation formulae. In this paper, the theoretical foundation to discover the scientific law/model equations and the algorithm of SDS are presented, and its efficiency and practicality are demonstrated and discussed with complex working examples. Since the conventional equation discovery systems could not sufficiently guarantee the mathematical admissibility of the discovered equations, this work is expected to open up a new research field on the scientific equation discovery.

著者

西野 順二

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22回全国大会(2008)

巻号頁・発行日

pp.59, 2008 (Released:2009-07-31)

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本発表が与える問題提起と視点は、人間にも一定の負担を与え現状よりやや高 いが獲得可能なスキルを仮定・要求したうえで人工物を設計し、トータルシステムの目標を達成しようという、人に優しくない設計モデルである。このモデルにスキルトロニクスという名を与え、新規に製作したジャグリング用具を例にして議論を行う。

著者

江上 周作 呂 暁東 古賀 禎 住谷 泰人

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-F_1-12, 2021-01-01 (Released:2021-01-01)

参考文献数

28

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With the advancement of information and communication technologies, to improve the interoperability between heterogeneous information systems by regularizing the syntax for information exchange is essential to achieve global seamless air traffic management operation. However, the current point-to-point aviation related information exchange among different systems and operators cannot satisfy the requirement for interoperability. The concept of System Wide Information Management (SWIM) has been promoted by the International Civil Aviation Organization (ICAO) to implement interoperability and harmonization in a global operation. In the SWIM environment, all the related stakeholders need to efficiently obtain the necessary ATM data with situational awareness from various information domains. However, this is difficult to realize in the current system, as different data are structured based on different data models. In this study, we construct domain ontologies based on flight, aeronautical, and weather information exchange models. Moreover, for semantic interoperability in the SWIM environment, we develop an upper ontology-based reference ontology that enables common situational awareness of spatiotemporal concepts. Furthermore, we propose a methodology for mapping heterogeneous domain ontologies to the reference ontology with the manual refinement. Finally, we apply the proposed ontologies to a SWIM test system. The applicability and scalability of the proposed ontologies are demonstrated through a case study in the SWIM environment.

著者

成瀬 雅人 白松 俊

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30回全国大会(2016)

巻号頁・発行日

pp.2F44, 2016 (Released:2018-07-30)

著者

松原 仁 山本 和彦 Hitoshi Matsubara Kazuhiko Yamamoto

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.2, no.3, pp.266-272, 1987-09-01

被引用文献数

10

著者

宮崎 邦洋 村山 菜月 山本 裕樹 牛山 史明 大澤 昇平 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

巻号頁・発行日

vol.2018, pp.1E203, 2018

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<p>サブスクリプション方式のサービスを採用している企業が増えつつある昨今,ユーザ離脱予測はより重要な課題となっている.既存研究では既に多くの機械学習モデルを用いた研究が行われているが,ユーザ離脱予測は時系列データと非時系列データなどの多様なデータ組み合わせて学習させねばならず,それらを上手く組み合わせた学習モデルは十分に研究されていない. 一方で,深層学習の技術は依然発達しており,その特徴としては様々なデータとモデルをEnd-to-Endで学習できることが挙げられる. 本研究では,ロボアドバイザーのサービスを運営するウェルスナビ株式会社のデータを用い,深層学習を用いたユーザ離脱予測モデルを提案する.具体的には時系列データや非時系列データを一つのモデルで学習させる手法を提案する. 実験ではベンチマークとなる既存研究の分類器の精度を上回る結果を得たことで,本手法の有効性が実証された.</p>

著者

佐藤 大祐 松林 達史 足立 貴行 大井 伸哉 田中 悠介 長野 翔一 六藤 雄一 塩原 寿子 宮本 勝 戸田 浩之

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.2, pp.D-wd05_1-10, 2020-03-01 (Released:2020-03-01)

参考文献数

16

被引用文献数

2

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In places where many people gather, such as large-scale event venues, it is important to prevent crowd accidentsfrom occurring. To that end, we must predict the flows of people and develop remedies before congestioncreates a problem. Predicting the movement of a crowd is possible by using a multi-agent simulator, and highly accurateprediction can be achieved by reusing past event information to accurately estimate the simulation parameters.However, no such information is available for newly constructed event venues. Therefore, we propose here a methodthat improves estimation accuracy by utilizing the data measured on the current day. We introduce a people-flowprediction system that incorporates the proposed method. In this paper, we introduce results of an experiment on thedeveloped system that used people flow data measured at an actual concert event.

著者

平 博司 福島 伸一 大澤 幸生 伊庭 斉志 石塚 満

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 = Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence : AI (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.17, pp.268-275, 2002-11-01

参考文献数

21

被引用文献数

2 1

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Information on the World Wide Web(WWW) is increasing day by day because of its open characteristics. It becomes difficult for users to find useful information in this huge WWW information space. Even if a user can fortunately find useful pages, it is difficult for him/her to acquire all the aspects or a structured knowledge view regarding his/her query. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;In this paper, we describe a system called &ldquo;AreaView2001&rdquo;, which presents an overall structured view of the queried area together with a set of useful Web pages explaining the area and its subareas. The style of the presentation is similar to book style, consisiting of chapters and sections. When extracting important keywords of the area from collected Web pages, the system employs the method of KeyGraph which can extract keywords of the main topics and underlying basis knowledge of a text document. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;AreaView2001 is particularly useful for those users that want to know unfamiliar areas, such as academic areas, since the area knowledge available in the WWW will be presented as a collection of useful Web pages sorted out according to the overall structure of the area. Although the area knowledge to be presented by the system is not so well structured as book chapters because of the full-automatic structuring, it can provide a variety of vivid knowledge not available in books. Some experimental evaluations are given to illustrate the effectiveness of the sysytem.

著者

飯塚 修平 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.1L34, 2017 (Released:2018-07-30)

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ウェブサイトの収益性を向上させる手法として、 ウェブサイト最適化が広く活用されている。しかし、既存のウェブサイト最適化の枠組みはクリック率や購入率などの即時的な指標に着目したものが多く、ユーザに提示されたバリエーションがもたらす長期的な効果まで考慮して最適化を行う枠組みは少ない。そこで本研究では、ウェブサイト最適化がもたらす長期的な効果を考慮して最適なバリエーションを探索する手法を提案する。

著者

岡田 伊策 齋藤 稔 大和 裕幸 稗方 和夫 笈田 佳彰 三浦 慎也

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.2012, pp.3C2OS13b5, 2012

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<p> 多数の社外標準化活動従事者がいる総合情報通信企業において、活動者の定期活動レポートを、自然言語処理で解析してメタデータを付与、その活動を見える化した。 この結果、各標準化活動従事者のテーマの関係性をネスト状に表現できるようになった。これにより、例えば前任退任時に、近いテーマ・人脈を保有する活動従事者を合理的に抽出し、後任候補を選定できるようになった。今後は組織的な人材育成での活用も目指す。</p>

著者

土井 翔平 水野 貴之 栗崎 周平

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.2E5OS1b03, 2020

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<p>グローバルな株式所有関係により、企業は間接的に外国政府や企業の支配下に置かれることがある。例えば、中国政府は国有企業を通じて外国の電力会社や港湾事業者に間接的な影響を及ぼしていると言われている。そこで報告者たちは昨年、こうした間接的支配を定量化するNetwork Power Index (NPI) およびその計算アルゴリズムを発表した。本報告では株式ネットワークの変化によるNPIの変化に焦点を当てる。具体的には香港が中国の完全な支配下に置かれた場合と中国から独立した場合のシミュレーションを行う。NPIは株主の議決権比率それ自体ではなく株主間の議決権比率の分布によって決定されるため、中国と香港の間の政治的対立が第三国に波及することが考えられる。本研究のシミュレーションにより、それぞれのシナリオにおいて得をする国と損をする国が明らかにした。興味深いことに、日本は香港の地位がどのようになったとしても影響力を低下させることが分かった。このような株式関係の変化が第三者に与える影響は効果的な株式投資にも役立つものだと考えられる。</p>

著者

前原 貴憲

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.4, pp.494-500, 2017-07-01 (Released:2020-09-29)

著者

田草川 智秋 内田 英明 藤井 秀樹 吉村 忍

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.4D2OS18c03, 2018 (Released:2018-07-30)

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近年、環境保護の観点から電気自動車(以下EV)と再生可能エネルギーへの期待が高まっているが、将来的なEVの大規模な普及に対して、大都市におけるEVの充電需要やそれに対する太陽光発電の重要性をシミュレーションにより明らかにする必要がある。本研究ではEVエージェントを実装した交通シミュレータを用いて、EVの普及による岡山市周辺の電力系統への影響を定量的に評価し、現状の太陽光エネルギーによる発電量と比較した。結果として、EVによる消費電力を太陽光発電によって安定的にカバーするためには充電時間の適切な誘導やEVの性能向上を行う必要があることを示した。

著者

貫井 駿 村田 剛志

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29回全国大会(2015)

巻号頁・発行日

pp.1C55, 2015 (Released:2018-07-30)

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ソーシャルメディアの多くは,ユーザ,リソース,タグからなる3部ネットワークとして表現できる.コミュニティ抽出はその構造を理解する手法である.しかし,大規模な3部ネットワークから高速にコミュニティを抽出する手法はまだ確立されていない.本研究では,Louvain法でエッジをクラスタリングし,ノードにコミュニティを割り当てるという方法で,劇的に高速かつ精度もあまり劣らないコミュニティ抽出手法を実現した.

著者

小原 卓也 藤波 努

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.3G1OS2a1, 2010 (Released:2018-07-30)

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現在、多くの人間活動が行われる中その熟練に必要なスキルも増加している。そのため、スキルの部分的な共通点などから熟練にかかる時間の削減や他活動への応用などが求められ、身体知スキルの研究が盛んに行われている。本研究では擬似的なオープンスキルを発揮すると考えられるリズムアクションゲームに注目し、視線追従を用いたスキルの分析を行うことで、視線と熟練の相関を分析する。また、他活動への応用を考える。