知能と情報

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対話的情報検索である適合フィードバックを分類学習として捉え，性能の高い分類学習アルゴリズムであるサポートベクターマシン（SVM）を適用する対話的文書検索手法が提案されている．このとき，文書の適合度を表現する，SVMにおける符号付距離が，ベクトル空間モデル上でどのような特性を持つのかは，明らかになっていない．そこで本研究では，SVMにおける距離を用いた適合度を定式化し，対話的文書検索における従来手法であるRocchioの手法との比較分析を行った．また，そこから得られた知見より，SVMに基づく手法に適したカーネルを提案し，本手法の有効性を検証するために検証実験を行った．Boolean，TF，TFIDFの文書ベクトル表現について比較した結果，すべてのベクトル表現で性能が向上し，特にTFベクトル表現において，性能が大きく向上することがわかった．

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本論文では，動詞概念を教示するインタラクションを通じてロボットに対する親和的心理を構築することを目的とする．実験参加者48名による印象評価実験の結果，「置く」と「離す」の２種類の動詞概念を獲得するロボットは，動詞概念を予めインプットされているロボットと比較して，インタラクションの愉快性，充実感，ロボットへの親近感を向上させることを確認した．また，実験参加者がロボットの動詞獲得能力を人間らしい特徴として知覚することを確認した．

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本稿では，時空間情報（位置，移動時間，移動距離）と動作に基づく認証方法を提案する．ユーザは時空間情報で定義された特定の認証点において，特定の動作を行うことにより認証に成功する．ただし，時空間情報を認証に用いる場合，認証に時間が掛かり，やり直しが容易ではないため，正しいユーザが認証に失敗する確率を抑える必要がある．そこで，認証行為の部分的な誤りを許容する，部分一致認証を提案する．また，時空間文字を用いて安全性の評価方法を定式化するとともに，提案手法が安全性において有効であることを実験により示す．実験により提案方法の安全性を評価した結果，本人拒否率は0.233％，他人受入率は0.010％となった．

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