知能と情報
Online ISSN : 1881-7203
Print ISSN : 1347-7986
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23 巻 , 5 号
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目次
巻頭言
特集:「ことば工学」
特集解説
解説
報告
書評
用語解説
一般論文
原著論文
  • 砂山 渡, 谷川 信弘
    23 巻 (2011) 5 号 p. 727-738
    公開日: 2012/01/11
    ジャーナル フリー
    近年,コンピュータとインターネットの普及に伴って,電子テキストを扱う機会が増えてきている.そのため膨大なテキストの中から,得られるテキストの取捨選択や,テキストの内容を素早く理解するための環境が望まれている.テキストの内容を素早く知るためには,テキストの要約が用いられることが多い.Web検索などの検索結果に多く用いられている,目的となるテキストを素早く探すための指示的要約は,テキスト全体の内容を表すものではない.そのため指示的要約を見ただけでは,ある話題がテキストの主題の1つとして扱われているのか,単に部分的に現れているだけなのかを理解することができない.一方,テキストの内容全体を知るための報知的要約は,その要約率が高くないため,要約を読んで内容把握を行うには時間がかかってしまう.そこで本研究では,テキスト中の各単語をテキストの主題との関係に応じて分類し,その全単語を提案する川下りシステムのインタフェース上に配置することで,テキストの主題に関する一貫性を視覚的に判断できるシステムを提案する.また本システムを応用して,テキストの主題に関係して繰り返し使用される単語をもとに,テキストの結論に相当する文を抽出する.
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  • 渡部 啓吾, Danushka BOLLEGALA, 松尾 豊, 石塚 満
    23 巻 (2011) 5 号 p. 739-748
    公開日: 2012/01/11
    ジャーナル フリー
    クエリー拡張や類似検索など,さまざまな情報検索のタスクにおいて,関連語が登録されているシソーラスは必要不可欠な言語資源である.人手で作られたシソーラスであるWordNet やロジェのシソーラスを使っている情報システムは多数存在するが,関連語シソーラスを人手で構築または更新する作業は大変コストがかかるだけでなく,新語や既存の単語の新たな使い方をカバーできないという問題がある.本論文ではウェブを膨大なテキストコーパスとみなし,検索エンジンを通して関連語を抽出するための手法を提案する.提案手法では,ウェブ検索エンジンから得られるスニペットを用い,効率良く関連語を抽出することができる.
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実践研究論文
原著論文
  • 林 勲, 徳田 農, 清原 藍, 田口 隆久, 工藤 卓
    23 巻 (2011) 5 号 p. 761-772
    公開日: 2012/01/11
    ジャーナル フリー
    我々は,ラット海馬からの分散培養神経回路網とロボットで閉ループを構成する生体表現システムを提案している.このシステムでは,培養神経回路網からロボットへの制御信号を推論するトップダウン信号とロボットから培養神経細胞への刺激入力を決定するボトムアップ信号の2種類の信号系統をもつ.本論文では,この生体表現システムのインタフェース機能としてのファジィ推論に注目し,ケペラロボットの直進走行の走行実験の事例を用いて,ファジィ推論の適合度の推移と誘導活動電位頻度の変化から,培養神経回路網の学習性とファジィインタフェースの適応性について議論する.
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  • 山内 ゆかり, 寺山 敬佑
    23 巻 (2011) 5 号 p. 773-782
    公開日: 2012/01/11
    ジャーナル フリー
    近年注目されている複雑ネットワークには,代表的なモデルとして,スモールワールドネットワークとスケールフリーネットワークがある.本研究では,新規ノードの結合に類似度に基づく優先選択を取り入れた制約を与え,成長させながらネットワークを構成する手法を提案する.提案手法は自己組織化マップのアルゴリズムを参考に,より自然なネットワークの生成及び,現実のネットワークの特徴を示すネットワークの生成を目的としている.提案手法で生成したネットワークは小さい平均頂点間距離(L)及び,大きいクラスター係数(C)を示し,次数分布はべき則に従うという結果が得られた.また本手法により生成されたネットワークは,べき則を満たすにも関わらず,次数の高いハブノードから受ける影響が小さく,現実のネットワークに見られるような頑強性を示すという結果が得られた.
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  • 市橋 秀友, 本多 克宏, 野津 亮
    23 巻 (2011) 5 号 p. 783-793
    公開日: 2012/01/11
    ジャーナル フリー
    本論文では,クラスタリングとパラメータ最適化による簡便な識別器であるファジィ c -平均識別器(FCMC)の訓練時間の改善について述べる.主な改善点は,メモリー不足が発生しないように訓練データを分割して読み込み,そのクラスターへのメンバシップも分割してハードディスクに書き出すことと,ランダムサーチによるパラメータ最適化の高速化である.そして,FCMC の訓練時間を高性能なサポートベクターマシンとして知られている LibSVM と比較する.FCMC のクラス毎のクラスター数は2のべき乗個で,最大28=256 としハイパーパラメータに含める.四つのパラメータのうちの二つをランダムサーチで自動最適化する.また,パラメータが二つの LibSVM との比較を行う.総訓練時間には最適なパラメータを探索する時間を含める.改良された FCMC では LibSVM と同等の識別精度が得られ,100 万件以上の大量データでは,LibSVM より総訓練時間が 100 倍から 1000 倍高速である.
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