第33回研究会プログラム
第33回研究会
第33回研究会開催要領
人工知能学会合同研究会2024の一環として開催されます.
- 日時 2024年12月21日(土)9:55-18:00
- 場所 慶應大学 日吉キャンパス (〒223-8521 神奈川県横浜市港北区日吉4-1-1)・オンラインからも参加可能
- 参加費 無料(合同研究会(20, 21日開催)も参加無料です)(注)事前の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,開催日前に本HPにて公開します.
- 午前,招待講演,午後,でそれぞれ開催場所が異なりますのでご注意ください!
場所:来往舎1F ギャラリースペース
10:30-11:00
ChatGPTを用いた対話相手の好感度を高められるコミュニケーション支援システム
- ○野呂悠斗,砂山渡,服部峻(滋賀県立大学)
SNSの利用者の増加により、他者と容易に対話できる一方、他者を傷つけたり不快にさせるメッセージや書き込みが問題となっている。その中には誹謗中傷などの客観的に分かる内容もあれば、一般的に問題なくても、個人的に不快に感じるものもある。また、既存のコミュニケーション支援ツールで,入力コメントを直接修正するものは少ない.本研究では,ChatGPTを用いて,客観的な基準に加え、対話相手との対話履歴から対話相手の抽出し、対話相手に合わせた文章の修正案を提示するシステムをにより、より良いコミュニケーションの実現を目指す.
15:40-16:00 (ショート)
広告アクセスログからユーザのモーメントを推定する可能性についての検討
- ○大藏真奈美,笹嶋宗彦(兵庫県立大学)
デジタル化が進展し,ウェブ広告の重要性が高まっている.Googleが提唱するZMOT理論によれば,インターネット上で購買行動を行う消費者は,商品に出会う前に購買意思決定を終えているとされており,広告を適切なタイミングで表示する意味でのターゲティング精度向上が求められている.本研究では,ウェブ上のユーザ行動を分析し,購買の兆候を捉えることを目指す.アサエルの購買行動類型を用いてクリックデータからユーザを分類し,最適な広告配信のタイミングとコンテキストターゲティングへの応用可能性を検討する.
休憩
16:40-17:10
理学療法士間の知識共有に向けた臨床推論テキストからのICF/ICDの推定
- ○櫟力輔,松下光範(関西大学),堀寛史(甲南女子大学)
理学療法における臨床推論は,患者の問題を特定し管理について判断を下すための推論プロセスであり,重要な技能である.診療録などの分析や活用が臨床推論教育に有用だと考えられるが,記述内容には理学療法士の思考過程が反映される一方で,自由記述も含まれ,表現の差異が知識共有の障害となる.本研究の目的は,そのような非構造データに医療分野の標準的枠組みである国際生活機能分類(ICF)や国際疾病分類(ICD)を取り入れて構造化し,理学療法士の共通理解のもと計算機処理を可能にすることである.本稿ではその端緒として,模擬症例における推論文章の各文がICF,ICDに該当するか判別する分類器をBERTを用いて作成した.
17:10-17:40
聴解テストから得られたラベルセットによるアニメシーン会話の属性のゼロショット分類の検証
- ○NI YANGDI,SHAN JUNJIE,西原陽子(立命館大学)
従来のテキスト分類手法では各分類タスクにより,分類モデルを訓練する必要がある.そこで本研究では,ゼロショット分類モデルの分類ラベルを調整することにより,分類精度を向上する手法を提案する.日本語の聴解テストに付与した分類ラベルと日本アニメの会話シーンに提案手法を用いて付与されたラベルを用いて属性マッチングを行い,分類精度を検証した.会話相手の人間関係,会話の場所,会話の形式の三つの属性を設け,聴解テストの頻出パターンに限定し,マッチングされたアニメシーンの属性の一致率を属性ごとに評価した.結果としては,三つの会話属性の中に二つ以上の属性を一致した割合は64.5%となった.
キーワード:
参照:[お知らせの歴史] [イベントの歴史]