第25回研究会プログラム

第25回研究会 於 人工知能学会合同研究会2020

第25回研究会開催要領

  • 日時 日時 2020年11月20日(金)10:00-12:00, 14:10-15:30
  • 場所 オンライン
  • 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,開催日前の11月18日(水)に本HPにて公開します.

10:00-10:20

登場人物と場所の時系列可視化による物語の出来事の想起支援インタフェース

○西原陽子 (立命館大学), MA Jiaxiu (立命館大学) , 山西良典 (関西大学)

 複数の書籍を同時に読み進める人を対象とし、登場人物と場所の時系列を可視化することにより物語の出来事の想起を支援するインタフェースを提案する。 提案インタフェースを用いると、既読部分について「誰がどこにいたか」や、「誰と誰が一緒にいた」などの出来事を想起することができ、スムーズな読書の再開が支援される。 評価実験を行い、提案インタフェースの有用性を確認した。

10:20-10:40

BERTで得られる分散表現に対してコサイン類似度を用いた小説の挿絵推薦

○下窪聖人 (法政大学), 黄潤和 (法政大学)

 本研究では、小説のテキストに対してBERTで得られる分散表現を割り当て、画像のタイトルと小説のテキストとの類似度をコサイン類似度で求める。 この類似度によって各場面の挿絵を推薦する。 青空文庫の挿絵付き小説を用いた実験で推薦の有効性を評価する。

10:40-11:00

非標準的に使用される単語の分散表現の補完手法

○魏逸倫 (日本大学), 労瑛瑩 (日本大学) , 韓東力 (日本大学)

 自然言語の分析においては、分析の障害となりうる隠語と呼ばれる現象が存在する。 既存研究では未知語としての隠語に関する処理方法が多く語られ、別単語への置き換えとしての隠語を検出する技術があまり開発されてこなかった。 本研究では、トピックモデルとword2vecを用いて単語の分散表現を獲得し、文のトピックと全単語の適合性を求めることで、隠語を自動的に検出し、そして、その正しい意味を補完する手法を提案した。

11:00-11:20

あるある文章を用いたユーモア判定のためのWord2Vec学習モデルの検討

○野口啓太 (日本大学), 豊谷純 (日本大学) , 大前佑斗 (日本大学)

 ユーモアを定量的に表現することは、今後人間とコンピュータが有機的なコミュニケーションを行う上で重要である。 ユーモアの一つに“あるある”というジャンルがある。 あるあるとは人々が日常で経験するユーモラスな体験談であり、日常会話の場面でもしばし話題になる。 よってあるあるはユーモアの学習に置いて有効である。 そこで本研究では、研究の第一段階として、それらを用いたユーモア判定のための学習モデルを検討する。

11:20-11:50

word2vecと階層型ニューラルネットワークを活用したパワハラメールの自動判定

○平山健一郎 (日本大学), 豊谷純 (日本大学) , 大前佑斗 (日本大学) , 村田大治 (テクバン株式会社)

 パワハラの蔓延により、退職者の増加が社会問題となっている。 そこで本研究では、パワハラ被害を未然に防ぐことを目的とし、Word2Vecとニューラルネットワークを用いてパワハラメールの自動判定システムを開発した。 その結果、いくつかのメールについては、正しく判定できることがわかった。 本研究の成果は、メールやSNS上におけるパワハラ被害を未然に防ぐことに寄与し、働きやすい社会づくりに貢献するものである。

12:00-13:00 昼休み/スポンサー企画(12:10-12:50)

13:00-14:00 【合同企画】招待講演

14:10-14:30

GDMに基づくインタラクティブトピックモデリングの提案

○小林賢治 (東京都立大学), 高間康史 (東京都立大学) , 柴田祐樹 (東京都立大学)

 本発表では、GDM(Geometric Dirichlet Means)に基づくインタラクティブトピックモデリングの手法について提案する。 トピックモデルは多数の文書データに含まれるトピックの解析に用いられるが、教師なし学習であるため分析者の期待する結果が得られる保証はない。 本発表では、幾何学的計算に基づくGDMを採用し、インタラクティブなモデル変更に必要なパラメータや操作を提案する。 各操作の適用事例に基づき、操作意図をモデリング結果に反映できることを示す。

14:30-14:50

クラシックギターの指導現場における知識の体系化とその実現に向けた検討

○三浦寛也 (理化学研究所), 飯野なみ (産業技術総合研究所)

 本研究の目的は、楽器の指導・学習支援に向けた知識の体系化および共有化である。 本稿では、クラシックギターのマンツーマンでの教授学習場面での発話と演奏のインタラクションのパターンや発話内容に着目した分析から、指導者と学習者の協働的な演奏構築過程がいかに行われるのかを明らかにする。

14:50-15:10

決定木と視線特徴量による車酔い自動判定モデルの構築と精度評価

○奥山祥太 (日本大学), 浦田奈愛 (三菱自動車工業株式会社) , 大前佑斗 (日本大学) , 豊谷純 (日本大学)

 自動車が十分に普及した我が国では、車酔いに困っている人が多数存在する。 車酔いの対処法として、乗車中の視線動向の改善が考えられる。 ただし、車酔いを解消する視線動向は個人特性に依存する可能性がある。 そのため、個人に適合した形で車酔いを解消させる視線動向を提示するシステムがあれば良いが、これに該当する研究は不十分である。 そこで本研究ではこの開発を目的とし、データマイニングにより視線動向の分析を実施した。

15:10-15:30

決定木を活用した消費行動を規定する要因の分析について

○林田優 (日本大学), 大前佑斗 (日本大学) , 豊谷純 (日本大学)

 広告が何人にリーチし、表示回数を何回にすればどれだけの認知を獲得するかといった心理や態度変容に及ぼす影響があるのかを様々なプロモーショナル・マーケティングの中で提唱されている。 どのモデルの中でも、自発的な検索や情報との接触などの点が重要視されている。 そのため本研究では、 SNS別の消費価値観の違いを探ると共にSNSと消費価値観が及ぼす消費行動を規定する要因について検討を行う。

更新日時:2020/10/19 13:56:53
キーワード:
参照: