第28回研究会プログラム

第28回研究会開催要領

• 日時　2022年3月8日（火）13:00 - 15:50
• 場所　zoomによるオンライン開催
• 参加費　無料
• 参加方法　事前登録が必要です
  • 下記サイトで事前登録いただきましたメールアドレス宛にアクセス情報をお送りいたします
  • https://www.ai-gakkai.or.jp/sig-system/sigusers/add/am/am28
    • アクセス情報は，3月4日（金）12:00までのお申し込みに対しましては3月4日にご案内予定です．
    • 以降のお申し込みにつきましては，研究会当日の午前9時ごろにご案内予定です．
    • 事前登録の状況によりましては，参加者数を100名までに制限させていただく場合がございますのでご了承ください．
• 予稿　研究会発表の予稿は，開催日前の3月4日（金）に本HPにて公開します．

ウェアラブルセンサによる歩行データからの転倒動作検出の試み

• ○大井健矢，松下光範（関西大学），堀寛史（びわこリハビリテーション専門職大学），高岡良行（株式会社PTS）

　本研究ではウェアラブルセンサから取得できる加速度，角速度の時系列信号を用いた歩行データからの転倒動作検出を目的とする．本稿では大学生1名を実験対象者として動作データを収集し，機械学習のk-Shape法を用いて動作の識別精度を検証した．扱う動作は歩行，転倒，静止とした．また転倒動作の誤検知防止のため，転倒に似た非転倒動作も対象とした．このとき，転倒時の動作方向の識別も併せて行った．その結果，転倒/非転倒動作の識別には加速度，転倒動作方向の識別には角速度の信号を用いたときに平均0.9を超える精度で識別できた．

帰納論理プログラミングを用いた不動産間取り図からの選好抽出

• ○橋本琉，尾崎知伸（日本大学）

　本論文では，不動産間取り図を対象とした選好学習について議論する．具体的には，論理プログラムの一種である解集合プログラミング（ASP)を用いて各部屋の属性（大きさ、形状など）と部屋配置（部屋同士のつながり）を表現するとともに，ASP上の帰納推論の枠組みであるILASPを用いることで，賃料やいくつかの目的・用途に関する選好基準を表す弱い制約（論理的規則）群を抽出する．

スムーズなテキスト分析を支援する音声ナビゲーション

• ○佐藤允哉，砂山渡（滋賀県立大学）

　近年，情報通信技術の高度化により，データが蓄積され続けている一方で，データ分析を行うデータサイエンティストの育成が追いついていない．また，データ分析の流れを学習するには，分析手順を理解する必要があるが，独学でこれを学ぶことは難しい現状がある．そこで本研究では，テキスト分析ツールのTETDMを用いて，データ分析に不慣れな者に対して，分析目的の決定から知識を得るまで，スムーズな分析手順遂行を支援する音声ナビゲーションシステムを提案する．実験の結果，提案する音声ナビゲーションシステムが，テキスト分析の手順のスムーズな遂行を支援する効果があることを確認した．

14:10-14:30 休憩

BERTを用いた単語補完による褒め台詞生成システム

• ○堀紘之輔，砂山渡（滋賀県立大学）

　近年，生活の中でストレスを感じている人が多くいる．そのような生活の中で「褒められる」と，日々の活力やモチベーションの向上，ストレスの軽減に繋がると考えられる．そこで，本研究では学習済みのBERTモデルを用いて，褒める対象となる単語に関連性の高い褒め単語を抽出し，褒め台詞用のテンプレートに当てはめることで褒め台詞を生成するシステムを提案する．

複数BERTモデルで作るツールによってコメントの可読性向上を試みる

• ○伊熊秀麿，ラマムジソア・ダビド（岩手県立大学）

　現在YouTubeの動画を視聴する際，動画と共にコメントを読むことが一般的となっている．コメントを読むことにより，新たな知見や共感が得られることもあるが，他方で侮辱や不快感を与えるコメントもある．YouTubeではコメントに付けられた高評価や低評価などを基準にした独自の方法によりコメントを表示している．本研究でコメントに有害，スパム，センチメント，皮肉、建設的の5つの分析基準を追加したコメント分析ツールを作った．本論文では，YouTubeのコメント分析を行うツールと，そのframeworkを提案する．

位置情報に基づいた画像分類モデルの選定による看板画像の分類精度向上

• ○中道翔大，松下光範（関西大学）

　本研究の目的は，看板から店舗の詳細情報を取得するシステムの実現である．これまでに，携帯端末のカメラで撮影した看板画像から店舗を判別し，ARを用いてその店舗の詳細情報を表示する手法が提案されている．しかし，このシステムは識別可能な店舗数が限られており，対象店舗数を拡大する場合，分類する店舗数の増加に伴って識別精度が低下する懸念がある．そこで本稿では，対象店舗の所在地をもとに予め複数の画像分類モデルを構築し，ユーザの位置情報に基づいて使用するモデルを選定して識別を行うことで，分類精度を向上させる手法を提案する．

主題関連度を用いた課題達成のための対話の自動評価

• 萬徳昭太，○砂山渡（滋賀県立大学）

　対話の場面においては，時間の有益かつ効率的な利用が求められるが，対話を人手で評価することは容易ではなく，評価者の負担も大きい．そこで本研究では，課題達成のための対話の書き起こしデータについて，対話の中で用いられる主題に関係する単語との関連度を用いて，各発話者の主題に関係する発話量をもとに，対話の自動評価を行うシステムを提案する．