著者

参謀本部 編纂

出版者

東京印刷

巻号頁・発行日

vol.第5巻, 1904

著者

参謀本部 編纂

出版者

東京印刷

巻号頁・発行日

vol.附図, 1904

著者

参謀本部 編纂

出版者

東京印刷

巻号頁・発行日

vol.第7巻, 1904

著者

参謀本部 編纂

出版者

東京印刷

巻号頁・発行日

vol.附図 自第1図至第9図, 1904

著者

参謀本部 編纂

出版者

東京印刷

巻号頁・発行日

vol.附図, 1904

著者

参謀本部 編纂

出版者

東京印刷

巻号頁・発行日

vol.第6巻, 1904

著者

参謀本部 編纂

出版者

東京印刷

巻号頁・発行日

vol.第3−4巻, 1904

著者

久保 貞也 栗山 仙之助 能勢 豊一

出版者

社団法人日本経営工学会

雑誌

日本経営工学会論文誌 (ISSN:13422618)

巻号頁・発行日

vol.50, no.6, pp.424-430, 2000-02-15

---

地域に存在し, 自ら製造・販売している企業は, 個性的な製品を顧客に提供できる反面, 販売拠点が少なく, 顧客ニーズの変化によって収益が大きく影響される.これに対し, コンビニエンス・ストアは多くの製品カテゴリを扱うとともに, 地域内に点在している.そして, 点在することで顧客の利便性が向上することにもつながっている.以前の研究において, 先に上げた企業をコンビニエンス・ストアのように多種の製品を取り扱える相互供給システムが提案された.このシステムは小規模の企業でも多くの販売機会を得ることを目的としている.本論文では, 相互供給システムでの製品配送に関して, 巡回配送と物流センタ配送を定式化して比較を行う.また, 配送車両の容量に制約がある場合についても考察する.

著者

鈴木 豊

出版者

文京学院大学総合研究所

雑誌

文京学院大学外国語学部文京学院短期大学紀要 (ISSN:1347023X)

巻号頁・発行日

no.6, pp.225-239, 2007-02

著者

上田 誠一郎

出版者

同志社大学

雑誌

同志社法學 (ISSN:03877612)

巻号頁・発行日

vol.54, no.2, pp.1-39, 2002-07-31

---

論説

著者

柘植 覚 獅々堀正幹 黒岩 眞吾 北 研二

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.44, no.1, pp.59-67, 2003-01-15

被引用文献数

5

---

近年のインターネット技術の発展により,World Wide Web(WWW)を代表とする個人で扱えるオンラインテキストデータの量が増加している.それにともない,莫大なテキストデータ中から必要な情報を検索する機会も増え,情報検索に関する研究への関心が高まっている.情報検索システムとして,検索対象文書と検索質問を多次元ベクトルで表現するベクトル空間モデル(VSM: Vector Space Model)が広く使用されている.VSMを用いた検索システムの精度を改善する手法の1つとして,適合性フィードバック手法(Relevance Feedback)が提案されている.この手法は,VSMを用いた1次検索結果に対し,利用者が適合・不適合の判断を行いその情報をシステムにフィードバックし,再検索を行うことで検索精度を向上させている.本論文では,この利用者からのフィードバック情報を検索対象文書全体の適合・不適合の判別に用いた.判別を行う識別器として,従来手法より,判別の能力が高く,汎化性に優れたサポートベクターマシン(SVM: Support Vector Machine)を用いた.このフィードバック手法をサポートベクターマシンによる適合性フィードバックとして本論文で提案する.日本語テストコレクション(BMIR-J2)を用いた類似文書検索実験において,提案手法は従来手法と比較し,利用者が判断し,システムにフィードバックされる文書数が50の場合,24.0%の検索精度改善を得ることが可能であった.With the rapid growth of online information, e.g., the World Wide Web(WWW), a large collection of full-text documents is available andopportunity for getting a useful piece of information is increased.Information Retrieval (IR) is now becoming one of the most importantissues for handling large text data.Relevance feedback is a technique that improves retrieval performancebased on relevance judgments from the user. Here, we propose therelevance feedback method using Support Vector Machine (SVM).Experiment results on Japanese test collection BMIR-J2 show that theproposed method is useful feedback method comparing to theconventional feedback method. Especially, the proposed method improvedthe performance of IR system.

著者

沢田 むつ代

出版者

社団法人 繊維学会

雑誌

繊維学会誌 (ISSN:00379875)

巻号頁・発行日

vol.59, no.11, pp.P_389-P_393, 2003 (Released:2005-07-01)

著者

大平 徹

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. MBE, MEとバイオサイバネティックス

巻号頁・発行日

vol.96, no.114, pp.41-44, 1996-06-21

---

信号伝達の「遅れ」と「ノイズ(ゆらぎ)」は生体の情報処理にほほ普遍的に存在する要素である。最近、我々はこの2つの要素を同時に含む系の理論体系の一つとしてDelayed Random Walkの概念を提唱した。Delayed Random W alkはWalkerの有る地点での遷移確率が、ある1定の時間以前のWalkerの存在地点によって決まるようなRandom Walkである。この概念のもとで人間の重心制御のモデルを構築したが、ここではそのモデルをさらに発展させた、モデルを考察する。具体的には重心制御における空間的なThresholdを設け、それ以下での揺らぎについては強いフィードバックがかからないようなモデルとした。このモデルによる統計的な挙動と実験におけるデータとの比較について考察する。

著者

佐藤 翔

巻号頁・発行日

2008-10-14

---

SPARC Japan セミナー2008 【Open Access Day 特別セミナー】「日本における最適なオープンアクセスとは何か?」(2008-10-14)配布資料。参照uriから講演映像が閲覧可能。

著者

小島 幸枝

出版者

東海学園大学

雑誌

紀要 (ISSN:02858428)

巻号頁・発行日

vol.10, pp.69-102, 1975-08-30

著者

新納 浩幸

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告情報学基礎(FI) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2001, no.86, pp.29-36, 2001-09-10

被引用文献数

3

---

自然言語処理では個々の問題を分類問題として定式化し,帰納学習の手法を利用して,その問題を解決するというアプローチが大きな成功をおさめている.しかしこのアプローチには帰納学習で必要とされる訓練データを用意しなければならないという大きな問題がある.この問題に対して,近年,少量のラベル付き訓練データから得られる分類規則の精度を,大量のラベルなし訓練データによって高めてゆくseed 型の学習が散見される.ここではその中心的な手法であるCo-training を語義判別規則に適用することを試みる.ただしCo-training では独立な組の素性集合を設定する必要がある.現実的にはこの独立性の条件が厳しいため,得られる規則の精度が頭打ちになってゆく.本論文ではこの問題を回避するために,追加事例の選択に素性間の共起性を考慮することでCo-training の手法を改良する.実験では3 つの語義選択問題について本手法を適用した.結果,通常のCo-training を適用する以上の精度の向上が見られた.In natural language processing,it is exective to convert problems to classi ?cation problems,and to solve them by an inductive learning method.However,this strategy needs labeled training data which is fairly expensive to obtain.To overcome this problem,some learning methods using unlabeled training data have been proposed.Co-training is representative in such methods.In this paper,we apply the co-training method to a word sense disambiguation problem.However,co-training needs two features which satisfy the conditional independence assumption.This assumption is too rigid.We have no choice but to use incomplete two features,and then the accuracy of learned rules reaches the ceiling.In this paper,we check co-occurrence between two features to avoid such phenomena when we add unlabeled instances to training data.We applied our method to word sense disambiguation problems for three words.Our method improved the precision of the original co-training.

著者

小河 邦雄

出版者

日本薬学図書館協議会

雑誌

薬学図書館 (ISSN:03862062)

巻号頁・発行日

vol.51, no.4, pp.287-298, 2006

被引用文献数

1

著者

田部井香織

雑誌

医学図書館

巻号頁・発行日

vol.46, no.1, pp.22-27, 1999

被引用文献数

1

著者

伊藤勝

雑誌

オンライン検索

巻号頁・発行日

vol.18, no.3, pp.108-126, 1997

被引用文献数

1

著者

小幡砂智子

雑誌

医学図書館

巻号頁・発行日

vol.46, no.1, pp.28-35, 1999

被引用文献数

1