sigam - 第29回プログラム 差分
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人工知能学会合同研究会2022の一環として開催されます．
-*日時 2022年11月23日（水・祝）9:10-11:50
+*日時 2022年11月23日（水・祝）9:30-11:50
*場所 慶應義塾大学矢上キャンパス・オンラインからも参加可能
*参加費 無料
**合同研究会（こちらも無料）への事前参加登録が必要です．[[こちら|https://www.ai-gakkai.or.jp/sigconf/sigconf2022/registration/]]よりお申し込みください．
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-!9:10- 9:40
+!9:30- 10:00
!!!ラベルなし対話スクリプトとNext Sentence Predictionを用いたテキストグループチャットにおける返信関係の判別
*○Shan Junjie (立命館大学), 西原 陽子 (立命館大学), 韓 毅弘 (立命館大学)
グループチャットのテキストメッセージ間の「返信先」関係を判別することは，チャットメッセージの分析やコミュニケーションの支援などに関する課題の第一ステップである．本論文では，Next Sentence Prediction（NSP）を用いて，ラベルなしの対話スクリプトデータからテキストメッセージの「返信先」の判別手法を提案する．対話データから自動サンプリングの手法を利用し，事前訓練言語モデルによりNSP学習を行う．実際のテキストグループチャットデータで評価実験をした結果，最大69.6%の精度を得た．
-!9:40-10:10
+!10:00-10:30
!!!新聞記事におけるBERTに基づく意見文抽出を用いた価値観推定
*○韓 毅弘 (立命館大学), 西原 陽子 (立命館大学), Shan Junjie (立命館大学)
本研究は価値観は意見文に反映されると仮定し，意見文抽出に基づく価値観推定手法を提案する．与えられた文書から意見文を抽出し，その意見文が反映する価値観を推定することで，文章全体の価値観分布を示す．提案手法は深層学習の仕組みを利用し，複数の文の連結によるアップサンプリング手法を採用する．毎日新聞の記事コーパスを用いて意見文抽出と価値観推定の実験を行い，意見抽出では92%の精度を得られ，アップサンプリングにより，価値観推定ではベースラインより50%以上の精度向上を確認した．
-
-!10:10-10:30 （ショート）
-!!!講義受講後の文章を用いた関心度推定システム構築に向けた基礎調査
-*○倉橋 祐太 (東京都市大学), 髙橋 弘毅 (東京都市大学), 大前 佑斗 (日本大学), 柿本 陽平 (日本大学)
-
- 本研究では，講義を受け終わった学生の関心度の推定に焦点を当てる．講義後に講義内容に対する考え，講義に対する関心度を問う自由記述課題を実施する．その文章から重要性の高い単語を選定し，Word2Vecにより特徴量抽出を行う．次に，その特徴量を利用して機械学習により関心度推定を行う．本発表では，システムの概要と基礎調査のために取得したデータの分析を報告する．
!!!10:30-10:40 休憩
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!11:00-11:20 （ショート）
!!!灯油タンク内の液面高の計測におけるレーザセンサデバイスの故障検知
-*○三浦 颯太 (北海道大学), 横山 想一郎 (北海道大学), 山下 倫央 (北海道大学), 川村 秀憲 (北海道大学), 多田 満朗 (株式会社ゼロスペック)
+*○三浦 颯太 (北海道大学), 横山 想一郎 (北海道大学), 山下 倫央 (北海道大学), 川村 秀憲 (北海道大学), 多田 満朗 (ゼロスペック株式会社)
近年，灯油配送の効率化に向けて，各家庭に設置した灯油タンクの残量を計測するための IoTレーザセンサの開発・設置が進んでいる．本研究では，レーザセンサの効率的な管理に向けて，レーザセンサの計測値を用いた灯油タンクへの給油時刻の推定手法, レーザセンサ自体の故障検知手法，計測値の異常変動検知手法を提案する．実際のレーザセンサの計測値を用いた実験により，３つの提案手法に関して実用に向けて有効な精度を確認した．
人工知能学会合同研究会2022の一環として開催されます．
-*日時 2022年11月23日（水・祝）9:10-11:50
+*日時 2022年11月23日（水・祝）9:30-11:50
*場所 慶應義塾大学矢上キャンパス・オンラインからも参加可能
*参加費 無料
**合同研究会（こちらも無料）への事前参加登録が必要です．[[こちら|https://www.ai-gakkai.or.jp/sigconf/sigconf2022/registration/]]よりお申し込みください．
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-!9:10- 9:40
+!9:30- 10:00
!!!ラベルなし対話スクリプトとNext Sentence Predictionを用いたテキストグループチャットにおける返信関係の判別
*○Shan Junjie (立命館大学), 西原 陽子 (立命館大学), 韓 毅弘 (立命館大学)
グループチャットのテキストメッセージ間の「返信先」関係を判別することは，チャットメッセージの分析やコミュニケーションの支援などに関する課題の第一ステップである．本論文では，Next Sentence Prediction（NSP）を用いて，ラベルなしの対話スクリプトデータからテキストメッセージの「返信先」の判別手法を提案する．対話データから自動サンプリングの手法を利用し，事前訓練言語モデルによりNSP学習を行う．実際のテキストグループチャットデータで評価実験をした結果，最大69.6%の精度を得た．
-!9:40-10:10
+!10:00-10:30
!!!新聞記事におけるBERTに基づく意見文抽出を用いた価値観推定
*○韓 毅弘 (立命館大学), 西原 陽子 (立命館大学), Shan Junjie (立命館大学)
本研究は価値観は意見文に反映されると仮定し，意見文抽出に基づく価値観推定手法を提案する．与えられた文書から意見文を抽出し，その意見文が反映する価値観を推定することで，文章全体の価値観分布を示す．提案手法は深層学習の仕組みを利用し，複数の文の連結によるアップサンプリング手法を採用する．毎日新聞の記事コーパスを用いて意見文抽出と価値観推定の実験を行い，意見抽出では92%の精度を得られ，アップサンプリングにより，価値観推定ではベースラインより50%以上の精度向上を確認した．
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-!10:10-10:30 （ショート）
-!!!講義受講後の文章を用いた関心度推定システム構築に向けた基礎調査
-*○倉橋 祐太 (東京都市大学), 髙橋 弘毅 (東京都市大学), 大前 佑斗 (日本大学), 柿本 陽平 (日本大学)
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- 本研究では，講義を受け終わった学生の関心度の推定に焦点を当てる．講義後に講義内容に対する考え，講義に対する関心度を問う自由記述課題を実施する．その文章から重要性の高い単語を選定し，Word2Vecにより特徴量抽出を行う．次に，その特徴量を利用して機械学習により関心度推定を行う．本発表では，システムの概要と基礎調査のために取得したデータの分析を報告する．
!!!10:30-10:40 休憩
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!11:00-11:20 （ショート）
!!!灯油タンク内の液面高の計測におけるレーザセンサデバイスの故障検知
-*○三浦 颯太 (北海道大学), 横山 想一郎 (北海道大学), 山下 倫央 (北海道大学), 川村 秀憲 (北海道大学), 多田 満朗 (株式会社ゼロスペック)
+*○三浦 颯太 (北海道大学), 横山 想一郎 (北海道大学), 山下 倫央 (北海道大学), 川村 秀憲 (北海道大学), 多田 満朗 (ゼロスペック株式会社)
近年，灯油配送の効率化に向けて，各家庭に設置した灯油タンクの残量を計測するための IoTレーザセンサの開発・設置が進んでいる．本研究では，レーザセンサの効率的な管理に向けて，レーザセンサの計測値を用いた灯油タンクへの給油時刻の推定手法, レーザセンサ自体の故障検知手法，計測値の異常変動検知手法を提案する．実際のレーザセンサの計測値を用いた実験により，３つの提案手法に関して実用に向けて有効な精度を確認した．
