著者

窪田 和宏

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能基礎論研究会

巻号頁・発行日

no.34, pp.21-29, 1998-09-24

著者

岩垣 守彦

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.23, 2009

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小説,詩,俳句などと分類されるものは,それぞれが異なる特徴的な表現形式で提示されるのであるが,形式だけでなく「感覚情報」の提示の仕方にも相違が見られるように思われる.「言語による感覚情報の伝達」を「名詞+動詞」(事象)=「主部+述部」という文法構造でとらえるだけでなく,「主部+述部」=「主題(topic)=事例(example)」という情報構造を導入して「俳句」の仕組みを解明する.

著者

長谷川 新 相澤 彰子 浜本 隆之

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.23, 2009

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パーソナライゼーションにおいて、ユーザが求めている情報を判断するには、趣味嗜好を表した情報(プロファイル) との類似度の計算をする必要がある。しかし、ユーザの情報は様々な形式やトピックを含むため、文書構造の解析やトピックの分析が必要となり、類似度の計算は容易ではない。そこで、テキスト情報を対象に、圧縮に基づく情報間類似度を応用することで、トピックを意識せず類似度を測る手法を提案し、評価する。

著者

小原 健志

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.24, 2010

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脳卒中後のリハビリテーションで損傷部位の脳機能は重要な情報であるが、文献数が膨大で損傷部位の機能を俯瞰的に見ることは困難である。そこで、米国国立医学図書館 (NLM)のPubMed文献データベースを脳局所の用語と脳機能の用語を同時に検索し、文献の有無により機能を解析した。また、前頭前野については、全文献の抄録をダウンロードし、テキストマイニングで解析し、脳局所の機能情報を可視化可能となった。

著者

猪口 明博 鷲尾 隆 元田 浩

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of JSAI (ISSN:09144293)

巻号頁・発行日

vol.13, pp.397-400, 1999-06-15

著者

鳥海 不二夫 石田 健 石井 健一郎

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.23, 2009

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近年,SNS上でユーザが形成するネットワークへの関心が高まっており,SNSネットワークを表現する様々なモデルが提案されている.しかし,これまでにSNS固有の特徴に着目したモデルは提案されていない. そこで本研究では,SNSの特徴を表現可能なSNSネットワークの成長モデルを提案した.また,複数SNSの実データを用いた検証実験により,提案モデルは多種多様なSNSを表現可能であることを確認した.

著者

菅原 久嗣 Neviarouskaya Alena 石塚 満

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.23, 2009

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構文解析や形態素解析を行ない、同時に文中に出現する感情語がどの程度文全体の感情に寄与しているかを算出する事で、日本語のテキストから感情を抽出する手法を提案する。

著者

数原 良彦 植松 幸生 戸田 浩之 井上 孝史 片岡 良治

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.23, 2009

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多数のユーザによって付与されたソーシャルアノテーションを用いた情報検索ではアノテーションが付与されているコンテンツのみを検索対象とするため,ウェブ全体を検索対象にできないという問題がある.本研究では,ソーシャルブックマーク数を正解としてランキング関数を学習することにより,ブックマークされていないウェブページについてもブックマーク件数を近似した検索ランキングを提案する.

著者

田中 孝治 森川 綾香 石川 健介

出版者

人工知能学会

雑誌

先進的学習科学と工学研究会 (ISSN:13494104)

巻号頁・発行日

vol.92, pp.18-23, 2021-07-10

著者

池田 裕二

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能基礎論研究会

巻号頁・発行日

no.37, pp.115-118, 1999-07-07

著者

呉 沢臣 伊東 栄典

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会 SIG-AM

巻号頁・発行日

no.6, pp.16-19, 2014-03-05

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On user generated contents sites, user's comments include the user's impression to the content. The authors believe that user's comments can be used as the data mining resource to evaluate the contents. In this paper, the authors focus on bilibili.tv, a Chinese video sharing site, and analyze user's emotional comments on the site. They also show co-relation between comments and popularity such as number of replay and bookmark.

著者

佐藤 真 赤石 美奈 堀 浩一

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能基本問題研究会

巻号頁・発行日

vol.79, pp.15-20, 2010-09-24

著者

浅谷 公威 川畑 泰子 鳥海 不二夫 坂田 一郎

出版者

人工知能学会

雑誌

知識ベースシステム研究会

巻号頁・発行日

vol.119, pp.12-16, 2020-03-07

著者

渡辺 澄夫 Sumio Watanabe

出版者

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.16, no.2, pp.308-315, 2001-03-01

参考文献数

25

被引用文献数

20

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The parameter space of a hierarchical learning machine is not a Riemannian manifold since the rank of the Fisher information metric depends on the parameter.In the previous paper, we proved that the stochastic complexity is asymptotically equal to λ log n-(m-1)log log n, where λ is a rational number, m is a natural number, and n is the number of empirical samples.Also we proved that both λ and m are calculated by resolution of singularties.However, both λ and m depend on the parameter representation and the size of the true distribution.In this paper, we study Jeffreys' prior distribution which is coordinate free, and prove that 2λ is equal to the dimension of the parameter set and m=1 independently of the parameter representation and singularities.This fact indicated that Jeffreys' prior is useful in model selection and knowledge discovery, in spite that it makes the prediction error to be larger than positive distributions.

著者

杉本 隼斗 久野 文菜 谷口 航平 濱川 礼

出版者

人工知能学会

雑誌

2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

巻号頁・発行日

2020-04-01

著者

中井 康平 松原 崇 上原 邦昭

出版者

人工知能学会

雑誌

2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

巻号頁・発行日

2020-04-01

著者

岩谷 舟真 本田 秀仁 大瀧 友里奈 植田 一博

出版者

人工知能学会

雑誌

2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

巻号頁・発行日

2020-04-01

著者

山口 直子 伊藤 孝行

出版者

人工知能学会

雑誌

2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

巻号頁・発行日

2020-04-01

著者

本川 哲哉 手塚 太郎

出版者

人工知能学会

雑誌

2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

巻号頁・発行日

2020-04-01

著者

佃 雅史 羽室 行信

出版者

人工知能学会

雑誌

2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

巻号頁・発行日

2020-04-01