第20回研究会プログラム

第20回研究会開催要領

• 日時　2018年11月23日（金）10:30 - 12:00, 15:00 - 18:00（13:20より合同研究会招待講演）
• 場所　慶應義塾大学 矢上キャンパス
• 人工知能学会合同研究会2018の一環として開催
• 参加費　無料
• 合同研究会参加（こちらも無料）への事前参加登録が必要です．こちらよりお申し込みください．
• 予稿　研究会発表の予稿は，開催日前日の11月22日（木）に本HPにて公開します．
  • 当日は紙ベースの配布はせず，USBよりのコピーとなります．
  • できるだけ事前にダウンロードしていただけるようお願いします．

［チュートリアル］データ分析の基本とTETDMの活用法

• 砂山 渡（滋賀県立大学）

世の中ではデータサイエンティストの育成が急務となり，社会人のリカレント教育を推し進める動きや，大学内でデータ分析を専門に行う部署を設立する動きが加速している．一方で，データ分析に不慣れな人は，専門的な知識がないとデータ分析を行うことは難しいと考えていたり，データ分析のためのツールを導入すれば，ツールが分析してすべての結果を出してくれるという誤解を抱いているケースが多い．そこで本チュートリアルにおいては，データ分析とは何をすることなのか，どうすればデータ分析ができるようになるのか，を最も基本的なところから説明するとともに，テキストデータ分析のためのツールTETDMを，基本的なデータ分析に活用する方法について説明する．

予想材料に基づく為替の動向情報分析を目的としたニュース記事分類手法

• 岩崎 有基，松下 光範（関西大学）

本研究の目的は，為替動向に対する自らの判断についての振り返りを支援することである．為替の動向は経済や政治に関する出来事から予測できる．これは経験による判断が大きく，自らの分析の妥当性を検証することで精度の向上を可能にする．しかし，為替変動の要因は多様なため，経済や政治に関する出来事から予測した為替動向判断の妥当性の検証が難しい．そこで本稿ではニュース記事と為替の関連性把握のために，ニュース記事を投資家の分析指標に基づいて分類する方法を提案する．

深層学習における分類パターンの解釈支援

• 安藤 雅行，河原 吉伸，砂山 渡，畑中 裕司（滋賀県立大学）

近年，深層学習を用いた応用研究が進められる中，出力を導く具体的な分類パターンの解釈が重要な課題となってきている．そこで本研究では，文章の分類問題を例として，出力を導くネットワークの一部を可視化し，支援機能により補助的な情報を提示することで，分類パターンの解釈を支援する．これにより，この解釈に基づいた新たな知見を，人間が獲得できる環境の構築を目指す．また，提案する支援機能による分類パターン解釈の有効性を実験により検証した．

12:00 - 15:00 昼休み，合同研究会招待講演

食材と時季に基づいた料理レシピの人気分析

• 池田 真大，熊野 雅仁，小堀 聡，木村 昌弘（龍谷大学）

近年，料理レシピ共有サイトに投稿された郷土料理を含むレシピ群に着目し，食材の組み合わせから料理文化の違いを理解する研究が注目されている．我々は，料理レシピ共有サイトに投稿された家庭料理において人気を得るレシピについてその特長や時季との関係をより詳しく理解することに着目している．そこで，本研究では，家庭料理に季節性を含む日本のレシピデータに着目し，時季と食材および調理の順序性に基づいた人気分析を行う．

POI訪問ダイナミクスの可視化分析

• 藤井 輝，熊野 雅仁，小堀 聡，木村 昌弘（龍谷大学）

近年，位置情報ベースのソーシャルネットワークサービス(LBSN)で蓄積され続ける大量の情報を活用することで，与えられた観光都市に対し，実際に人々が好んで訪れる場所を分析し，人々の行動をより詳しく理解するための好機が訪れている．本研究では，人々が魅力的な場所(POI)を訪れるイベントの発生過程に着目したモデルに基づき，観光都市におけるFoursquareのcheckinデータを用いてPOI訪問ダイナミクスの可視化分析を行う．

研究評価指標に関する考察

• 清水 勝太，高間 康史（首都大学東京）

研究の影響度や，学術雑誌の選定基準として，多数の研究評価指標が提案されている．これら指標の多くは被引用数や，著者の論文出版数，ダウンロード数などに基づき定量的な評価を与えるが，論文の内容に基づいた評価を行っていないことが問題視されている．研究者の論文投稿や情報収集を支援するために上記問題点を克服した研究評価指標が必要である．本研究は，現状の研究評価指標について考察する．

16:20 - 16:30 休憩

［招待講演］SIGIR2018参加報告

• 野本 昌子，富樫 陸，鈴木 翔吾，椎野 弘章（ヤフー株式会社）

情報検索の最高峰の国際会議であるSIGIR2018が2018年7月にアメリカで開催された．本稿ではSIGIR2018の参加報告として概要と動向，論文の一部を紹介する．

［招待講演］マルチモーダル深層学習の発展

• 中山 英樹（東京大学）

深層学習はさまざまな分野で驚異的な性能向上をもたらすと同時に，異なる分野をニューラルネットワークという共通の枠組みでシームレスに接続することを可能にした．これにより，さまざまなモダリティを横断するマルチモーダルと呼ばれる領域の研究が進み，従来は考えられなかった魅力的なアプリケーションや，転移学習技術が次々と生まれている．本講演では，マルチモーダル深層学習に関わる最新の研究動向や講演者の研究事例を紹介する．