6 0 0 0 OA 池塘集

著者
草山隠者 著
出版者
草山廬
巻号頁・発行日
1906
著者
平山 陽菜
巻号頁・発行日
2013

筑波大学修士 (図書館情報学) 学位論文・平成25年3月25日授与 (30946号)
著者
村野 亜子
巻号頁・発行日
2014

筑波大学修士 (図書館情報学) 学位論文・平成26年3月25日授与 (32628号)

6 0 0 0 OA 東京の顔

著者
加藤武雄 著
出版者
新潮社
巻号頁・発行日
1924
著者
小松 さくら 大渕 憲一
出版者
日本社会心理学会
雑誌
社会心理学研究 (ISSN:09161503)
巻号頁・発行日
vol.24, no.1, pp.45-49, 2008

The aims of this study were to examine with a Japanese sample the idea that the expectation of slack in the future is larger for time than for money and to examine the relationship between this expectation and optimism as a personality trait. The results showed that Japanese participants estimated slack with regard to both time and money, and it was larger with regard to time than to money, consistent with research done on American samples. Inconsistent with our hypothesis, however, the expectation of slack did not correlate with optimism. The low correlation between the estimated degrees of slack between that with regard to time and that with regard to money suggests that there is no consistent tendency across different resources.
著者
大澤 博明
出版者
熊本大学
雑誌
熊本法学 (ISSN:04528204)
巻号頁・発行日
vol.124, pp.75-91, 2011-11-30

小稿の目的は、生還を期せないとする悲壮な大鳥の覚悟はどのような文脈で発せられたのかを検討することにある。
著者
山田 寛康 工藤 拓 松本 裕治
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
巻号頁・発行日
vol.43, no.1, pp.44-53, 2002-01-15
参考文献数
16
被引用文献数
39

本稿では,機械学習アルゴリズムSupport Vector Machine(SVM)を用いて日本語固有表現抽出を学習する手法を提案し,抽出実験によりその有効性を検証する.固有表現抽出規則の学習には,単語自身,品詞,文字種などを素性として使用するため,その素性空間は非常に高次元となる.SVMは汎化誤差が素性空間の次元数に依存しないため,固有表現抽出規則の学習においても過学習を起こすことなく汎化性能の高い学習が実現できる.また多項式Kernel関数を適用することで複数の素性の組合せを考慮した学習が計算量を変えることなく実現できる.CRL固有表現データを用いてIREX固有表現抽出タスクに対して実験を行った結果,語彙,品詞,文字種,およびそれら任意の2つの組合せを考慮した場合,交差検定によりF値で約83という高精度の結果が得られた.In this paper, we propose a method for Japanese named entity (NE)extraction using Support Vector Machines (SVM). The generalizationperformance of SVM does not depend on the size of dimensions of thefeature space, even in a high dimensional feature space, such as namedentity extraction task using lexical entries, part-of-speech tags andcharacter types of words as the primitive features. Furthermore, SVMcan induce an optimal classifier which considers the combination offeatures by virtue of polynomial kernel functions. We apply the methodto IREX NE task using CRL Named Entities data. The cross validationresult of the F-value being 83 shows the effectiveness of the method.
著者
小野田 慶一
出版者
日本生理心理学会
雑誌
生理心理学と精神生理学 (ISSN:02892405)
巻号頁・発行日
pp.1510tn, (Released:2016-04-05)
参考文献数
20
被引用文献数
6

脳は複雑なネットワークであり,特性や状態によって変化する動的な存在である。グラフ理論解析により,こうした脳ネットワークを神経生物学的に有意義な,かつ計算の簡単な指標によって特徴づけることが可能である。本稿では,脳の結合データからネットワークを構築する手法に関して議論し,脳機構の機能分離,機能統合,中心性などを定量化するネットワーク指標を説明する。最後に,グラフ理論解析に用いられるツールを紹介する。
著者
鵜飼 健司 中山 淳一 豊倉 賢
出版者
公益社団法人 化学工学会
雑誌
化学工学論文集 (ISSN:0386216X)
巻号頁・発行日
vol.24, no.4, pp.682-685, 1998-07-10 (Released:2009-11-12)
参考文献数
2
被引用文献数
1

塩化カルシウム水溶液と炭酸ナトリウム水溶液との反応において, 反応初期に生成する非晶質炭酸カルシウム懸濁溶液中に塩化ナトリウム結晶を添加し, その添加時間を変えることにより生成するカルサイトの粒径分布に及ぼす影響を検討した.また, 操作温度が293Kから328Kの範囲において塩化ナトリウム結晶を添加することにより菱面体カルサイトが選択的に生成する事を明らかにした.