著者

福田 芳樹 堂坂 浩二 石井 雅樹 伊東 嗣功

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.4Rin182, 2020 (Released:2020-06-19)

---

人間同士の感情コミュニケーションを活性化させることを狙いとして,対話相手の感情を認識するだけでなく,感情判断理由を応答することができる会話ロボットの研究に従事している.そこで,本研究では,文章とその書き手の感情が入力されたとき,感情の生起要因を含む文を抽出するシステムについて報告する.このシステムを開発するため,まず,20万件の事例文から成る感情生起要因データベースを構築した.システムは,入力文と感情生起要因データベース中の文の類似度を文のベクトル表現のコサイン類似度によって計算し,感情生起要因となる入力文を抽出する.従来のbag of wordsによる文ベクトルと,BERTによる文ベクトルを用いた場合を比較し,BERTによる文ベクトルを用いたほうが,感情生起要因の抽出性能が向上することを示した.しかし,エラー分析の結果から,データベースの質と量を改善する必要があることが分かった.

著者

吉川 友也 岩田 具治 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.2, pp.485-490, 2015-03-01 (Released:2015-03-05)

参考文献数

13

---

Group recommendation is a task to recommend items to groups such as households and communities. In this paper, we propose a non-linear matrix factorization method for group recommendation. The proposed method assumes that each member in groups has its own latent vector, and behavior of each group is determined by the probability distribution of the members' latent vectors. Recommending items is performed by using non-linear functions that map the distributions of the groups into scores for items. The non-linear functions are generated from Gaussian processes, which are defined by the similarities between distributions of the groups. We can efficiently calculate the similarities by embedding each distribution as an element in a reproducing kernel Hilbert space. We demonstrate the effectiveness of the method using two synthetic datasets and two real datasets in two prediction tasks.

著者

坂野 孝広 鈴木 麗璽 有田 隆也

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 第34回全国大会(2020)

巻号頁・発行日

pp.1O3GS803, 2020 (Released:2020-06-19)

---

我々は,自然に偏在する音響ノイズを起源とする音声コミュニケーションの進化シナリオを検討するため,物理接触による音の発生を取り入れた3次元仮想生物進化環境を構築している.生物は直方体を接続して構成され,各ブロックは他個体を認識する視覚とブロック同士や地面との接触で発生する音を認識する聴覚をセンサとして持つ.センサ情報はブロック内の神経結合で処理されブロック間の関節へのトルクに反映される.生物は体構造とネットワークを記述する遺伝子を持つ.本稿では,音源と資源から構成される環境構造が仮想生物の進化に与える基本的な影響を明らかにすることを目的とする.具体的には,中心に定常音源とその周囲に複数の資源ブロックが存在するフィールドに仮想生物集団を配置し,一定ステップ後に各資源から配分半径内に入った個体で等分して得られる資源量を適応度とした.資源の共有特性を決める配分半径が異なる条件で実験した結果,半径が中程度の場合に音情報を利用してより均一な資源共有が可能な集団へと漸進的に進化することが判明した.また,集団行動データの次元圧縮による可視化が複雑な集団構造の進化傾向の比較に有用であることが判明した.

著者

北爪 聖也 松本 知己

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.4Rin117, 2020 (Released:2020-06-19)

---

単品定期通信販売のECサイトのデータを使い、顧客が定期通販を継続するかを予測する次回購買予測モデルを作成した。 どのような特徴量が単品定期通信販売のECにおいて、顧客の定期購入の継続に影響を与えているのかを解釈する。 ロジスティック回帰を使用して特徴量の解析を行った。また、LightGBMを使用して、予測モデルを構築し、精度を評価した。 定期購入の継続に影響を与えていたのは、購入月や支払い方法やターゲット別に作成したランディングページであることが判明した。

著者

伊原 尚正 東藤 大樹 櫻井 祐子 横尾 真

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.32, no.5, pp.AG16-E_1-9, 2017-09-01 (Released:2017-09-01)

参考文献数

18

---

The cake cutting problem is concerned with the fair allocation of a divisible good among agents whose preferences vary over it. Recently, designing strategy-proof (SP) cake cutting mechanisms has caught considerable attention from AI and MAS researchers. Previous works assumed that an agent’s utility function is additive so that theoretical analysis becomes tractable. However, in practice, agents have non-additive utility over a resource. In this paper, we consider the all-or-nothing utility function as a representative example of non-additive utility because it can widely cover agents’ preferences for such real-world resources as the usage of meeting rooms, time slots for computational resources, bandwidth usage, and so on. We first show the incompatibility between envy-freeness (EF) and Pareto efficiency (PE) when each agent has all-or-nothing utility. We next propose a SP mechanism that satisfy PE, which is based on the serial dictatorship mechanism, at the sacrifice of EF. To address computational feasibility, we propose a heuristic-based allocation algorithm to find a near-optimal allocation in time polynomial in the number of agents, since the problem of finding a PE allocation is NP-hard. As another approach that abandons PE, we develop an EF and SP mechanism. Furthermore, we argue about false-name-proofness (FNP), which is the expansion of SP, and propose FNP and EF cake cutting mechanism. Finally, we evaluate our proposed mechanisms by computational experiments.

著者

堤 瑛美子 塩野谷 周平 宇都 雅輝 植野 真臣

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.1O3J1201, 2019 (Released:2019-06-01)

---

近年,教育の現場では学習者の発達を促すために個々の特性や理解度を把握することが課題となっている.これまで,学習過程の学習者の理解度やある知識の習得状態を推定する手法として Bayesian Knowledge Tracing(BKT)開発されてきた.しかし,BKTモデルでは知識の習得状態が二値または多値で表されるが,実際には知識の習得状態は連続値であるため,知識の習得状態を段階的に表現することで習得状態の正確な評価をすることは難しい.本研究では,学習者の知識の習得状態の推定精度向上のために,堤ら(2019)で提案した学習過程において知識の習得状態が隠れマルコフ過程に従って変化する項目反応モデルをBKTの一般化モデルとして提案する.提案モデルは知識の習得状態を連続値で表現し,さらに学習データから知識状態の遷移確率を最適化するため,様々な学習過程に適応させることができる.従来のBKTと提案モデルを用いて学習過程での学習者の知識の習得状態を推定し,推定精度を比較する実験から,提案モデルを用いることで推定精度が向上することが示された.

著者

木下 涼 植野 真臣

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.3Rin482, 2020 (Released:2020-06-19)

---

近年,人工知能分野において学習者の知識状態を動的に推定するKnowledge Tracingが注目を集めている.特に項目反応理論(IRT)と深層学習を組み合わせたDeep-IRTが提案され,高精度に学習者の反応予測が可能であることが報告されている.さらにDeep-IRTはIRTと同様に解釈可能な能力パラメータと困難度パラメータを持つ.しかし,Deep-IRTは得られる能力パラメータが解答する項目に依存しており,IRTと比較して解釈性に劣るため,適応型テストなど教育分野への応用は限られている.この問題を解決するため,本研究では測定モデルとKnowledge Tracing Modelを両立するItem Deep Response Model(IDRM)を提案する.IDRMでは,独立した学習者ネットワークと項目ネットワークから能力パラメータと困難度パラメータを推定するため,Deep-IRTよりも解釈性の高いパラメータが得られ,学習者の能力測定モデルとみなせる.さらに,実データ実験によりIDRMは既存モデルよりも高度に学習者の反応予測が可能であることが示された.

著者

飯場 咲紀 志賀 彩乃 坂本 真樹

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第26回全国大会(2012)

巻号頁・発行日

pp.1M2OS8b4, 2012 (Released:2018-07-30)

---

本研究では,「ふわふわ」といった触覚を表すオノマトペのイメージに適した色彩推定システムを提案する.オノマトペを構成する音韻を基に,オノマトペの印象を感性評価尺度で定量化し,同じ感性評価尺度で印象を評価した色彩との類似度を算出する.システムによる推定色彩がオノマトペのイメージに適しているかを検証し,本システムの評価を行った.ユーザの所望する質感と色が調和した素材提案システムへの可能性を示唆する.

著者

井上 昂治 原 康平 ララ ディベッシュ 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.35, no.5, pp.D-K43_1-10, 2020-09-01 (Released:2020-09-01)

参考文献数

32

---

A spoken dialogue system that plays the role of an interviewer for job interviews is presented. In this work, ourgoal is to implement an automated job interview system where candidates can use it as practice before the real interview.Conventional job interview systems ask only pre-defined questions, which make the dialogue monotonous andfar from human-human interviews. We propose follow-up question generation based on the assessment of candidateresponses and keyword extraction. This model was integrated into the dialogue system of the autonomous androidERICA to conduct subject experiments. The proposed job interview system was compared with the baseline systemthat did not generate any follow-up questions and selected among pre-defined questions. The experimental resultsshow that the proposed system is significantly better in subjective evaluations regarding impressions of job interviewpractice, the quality of questions, and the presence of the interviewer.

著者

上子 優香 鳥海 不二夫 吉田 光男 大橋 弘忠

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.3P1NFC00a2, 2017

---

<p>ソーシャル・メディアにおける情報伝播に関してはこれまでもあらゆる研究が為されてきたが、直接情報が伝播するユーザのネットワーク推定を試みたものは数少ない。本研究ではユーザが起こす共有行動の時間差に着目した、情報伝播ネットワーク推定手法を提案し、さらに提案手法を2016年4月に発生した熊本地方の震災データに対して適用することで、災害が情報伝播ネットワークにもたらした変化を明らかにする。</p>

著者

木脇 太一

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 第31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.1A2OS05b4, 2017 (Released:2018-07-30)

---

バッチ正規化(BN)と呼ばれる最適化手法はNeural Networkの学習効率を劇的に向上させるため大きく着目されている.定性的な議論および実験的な観測から,BNは自然勾配法(NG)との関係性が指摘されているが,厳密な数理的原理は不明である.本研究ではNatual Neural Networkと呼ばれるNGの実現方法とBNの類似性に着目し,BNがどの様にNGを近似しているのかを数理的に議論する.

著者

嘉藤 佑亮 中村 友昭 長井 隆行 山野辺 夏樹 永田 和之 小澤 順

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.1Q4GS1101, 2020 (Released:2020-06-19)

---

本研究では人が行う巧みな動作をロボットに学習させ,小売店舗における商品整列動作を行う.人は初期環境が異なれば同じタスクであっても異なる戦略を使うことでより最適な動作を行うことができる.そこで我々はロボットが初期状態に応じた戦略を自律的に選択できるシステムを提案し,シミュレーション上の強化学習によって獲得した複数の整列動作モデルとそれらを使い分けるための判別器を作成した.このシステムを使用して整列タスクを実施した結果,1つの動作モデルのみを使用した場合よりも精度の高い整列を実現した.また,シミュレーション上で学習した動作モデルを使用し,実環境においても整列動作が可能であることを確認した.

著者

杉山 麿人 山本 章博

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25回全国大会(2011)

巻号頁・発行日

pp.1P2lb3in, 2011 (Released:2018-07-30)

---

数値データに対する高速かつ柔軟なクラスタリング手法を提案する.これはK-meansより高速で,我々の知る限り,任意形状のクラスタを扱うことができるクラスタリング手法としては最速である.具体的には,2進符号化によるデータの離散化,基数ソート,そして最近隣クラスタの併合という3つの単純な手続きによってクラスタリングを達成する.合成データと実データを用いた実験で有効性を示す.

著者

犬塚 慎也 松崎 拓也 佐藤 理史

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.3O15, 2017 (Released:2018-07-30)

---

大学入試センター試験「数学」の整数問題に対して自動解答するシステムを開発した。数量を求める問題において限量子除去は強力なツールだが、整数領域の一階述語論理式は一般には限量子除去が不可能である。そのため、特殊な述語を用意して、テキストに表れている問題を解く上での手がかりが失われないような中間表現を設計し、発見的な手法を用いた限量子除去を効果的に行えるようにした。

著者

渡邉 研斗 松林 優一郎 乾 健太郎 深山 覚 中野 倫靖 後藤 真孝

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30回全国大会(2016)

巻号頁・発行日

pp.2K31, 2016 (Released:2018-07-30)

著者

笹嶋 宗彦 加藤 直樹 丸橋 弘明 羽室 行信

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34回全国大会(2020)

巻号頁・発行日

pp.4K3GS304, 2020 (Released:2020-06-19)

---

データサイエンス教育においては,プログラミング技術や統計学知識などのデータ分析力だけでなく,社会の現場から問題を見つけ出す課題発見力や,分析の結果を現場に浸透させて改善する社会実装力の重要性を学ばせることが必要である.兵庫県立大学社会情報科学部では,これらデータサイエンティストが備えるべきスキルを実践的に学ばせるために,企業と連携して,実際のデータを用いた課題解決型演習を,学部1年生から必修科目として取り入れている.2019年度入学の一期生101名を対象としてPBL演習を実施し,事後アンケートを取ることで,学生からの主観評価を得た.その結果,自分自身がデータサイエンティストとして社会活動していく上での課題や,本人の持つスキルのバランスなど,様々な気づきを学生に与えることができた.他方,PBL演習の運営については,初めての試みでもあり,様々な知見が得られた.

著者

江原 遥

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.2D1GS902, 2020 (Released:2020-06-19)

---

外国語学習において、語彙学習は時間的コストが高いうえ、読解力をはじめとする全般的な語学力と相関が高い。語彙学習の支援においては、学習者が適切な語の使い方を学べるよう、ある語が母語話者の作文や発話を集めたコーパス中でどのような使われ方をしているか、語の用例(コーパス中の出現)を提示したいニーズがある。この時、単にコーパス中の当該単語の出現箇所を羅列するのではなく、多義語については語義を考慮し、類似した語義はまとめ、さらに、覚えるべき主要な出現と例外的な出現を分けて提示してくれると、より語彙学習に有用であると思われる。しかし、このように、語の出現ごとに語義を付与したり、覚えるべきかどうかを判定する作業を、人手で行うことは、アノテーションコストが高すぎて非現実的である。そこで、本研究では、文脈化単語埋め込み(BERT)と教師なし深層異常検知に基づき、人手のアノテーション情報なしで、こうした語彙学習に有用な用例情報を提示する手法を提案する。

著者

那須野 薫 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28回全国大会(2014)

巻号頁・発行日

pp.1K31, 2014 (Released:2018-07-30)

---

本稿では候補者のTwitterにおける情報拡散に着目して国政選挙の当選者予測を試みる.候補者の情報拡散を評価するため,情報拡散の規模,多様度,忠誠度の3つの指標を提案する.Twitterから直接取得できる6つの指標に加え,3つの情報拡散に関する指標を素性として教師あり学習により当選者を予測する(提案手法).予測実験の結果,提案手法は従来手法と比較して予測性能(F値)が約70%改善された.

著者

脇本 宏平 川本 峻頌 張 培楠

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.4Rin170, 2020 (Released:2020-06-19)

---

インターネット広告領域では、広告制作物の大量生産の需要が高まっている。広告画像と広告文から構成されるバナー広告において、広告文はユーザーの興味を引き、商品の情報を伝え、商品のランディングページ(以下LP)へと誘導する重要な役割を担っている。現在、クリエイターは、LPの情報を元に広告文を制作しているが、これを大量に行うことは非常にコストが高い。そこで我々は、広告文生成の自動化を試みる。生成される広告文には、LPに記載されている商品に関する説明を反映させる必要がある。しかし、LPに記載されている説明文は、質、量共にばらつきが大きく、そのまま学習に用いるのは困難である。そこで本研究では、商品に関連する複数の重要な単語(キーワード)に基づき広告文を生成する手法を提案する。実際に配信された広告データを用いた実験を行い、適切な広告文が生成できることを確認した。

著者

佐藤 禎紀 柏原 昭博 長谷川 忍 太田 光一 鷹岡 亮

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.1P3OS2103, 2019 (Released:2019-06-01)

---

Web調べ学習では,Web空間を探索して与えられた課題(初期課題)に対して網羅的,体系的な学習が求められる.一方Web空間では,学ぶべき項目や順序(学習シナリオ)は与えておらず,学習者は学習課題に対する知識構築と次に学ぶべき課題の展開を並行して行うため,認知的負荷が高い.筆者らはWeb調べ学習におけるプロセスをモデル化したWeb調べ学習モデルを提案し,そのモデルに沿った学習を促すシステムiLSBを開発した.一方で学習者はiLSBを用いても初期課題と関係ない課題を展開する場合があり,学習シナリオの診断が必要である.しかし一般的な,解となるシナリオと学習者のシナリオの比較による診断は学習者の主体性を阻害してしまう.そこで本研究では,Web上の関連データをリンク付けしたLOD(Linked Open Data)を用いて,学習者の主体性を阻害せず課題展開を診断することで,より妥当なシナリオ作成を促す手法を提案する.また,本稿では提案手法の評価実験を行った.その結果,提案手法は学習者の課題展開への見直しを促し,妥当なシナリオ作成に有効であることが示された.