知能と情報
Online ISSN : 1881-7203
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29 巻, 3 号
選択された号の論文の18件中1~18を表示しています
目次
ファジィ理論生誕50周年記念記事
特集にあたって
解説
コラム
報告
用語解説
会告
論文概要
学会から
編集後記
特集論文:FSS2016ショートノート
ショートノート
  • 名渡山 夏子, 岡本 一志
    原稿種別: ショートノート
    2017 年 29 巻 3 号 p. 579-585
    発行日: 2017/06/15
    公開日: 2017/06/15
    ジャーナル オープンアクセス

    自然言語処理の分散表現技術のひとつであるWord2Vecを購買履歴に応用することで,低計算コストでのアイテムベクトル学習の実現を目指す.実POSデータを用いた実験により,Word2Vecのパラメータであるウィンドウサイズと次元数およびトランザクションデータの与え方がアイテムベクトルの学習に与える影響を検証する.実験結果より,ウィンドウサイズは可能な限り大きくし,次元数は40以上に設定し,1トランザクション内の商品の種類に基づいたデータを与えることで,特徴空間上で同じ分類の商品が近傍に現れやすくなるようなアイテムベクトル学習となることを確認している.

一般論文
原著論文
  • 砂山 渡, 髙橋 麻祐, 川本 佳代
    原稿種別: 原著論文
    2017 年 29 巻 3 号 p. 586-594
    発行日: 2017/06/15
    公開日: 2017/06/15
    ジャーナル オープンアクセス

    近年の変化の激しい社会を生き抜いていくために,子どもたちに「生きる力」を身に付けさせる教育が求められている.自ら考え,判断し,目の前の問題を解決する能力を身につけるためには,能動的に学習する学習意欲が必要となる.また,これまでのPISAやTIMSSによる国際的な学習到達度の調査結果からも,学習意欲の向上と維持は,日本の教育にとって重要な課題の1つとして捉えられている.そこで本研究では,学習システムに,学習達成の報酬として,学習の強い動機付けにつながるストーリー提供機能と,学習機会に制限を設けるライフ機能という2つの要素を追加することで,学習意欲の向上と維持を目指す.評価実験の結果,これらの要素が,学習者の意欲の向上と維持に役立てられることを検証した.

  • 三上 佳孝, 萩原 将文
    原稿種別: 原著論文
    2017 年 29 巻 3 号 p. 595-604
    発行日: 2017/06/15
    公開日: 2017/06/15
    ジャーナル オープンアクセス

    自然言語処理において,文の意味推定は重要な課題の一つである.平叙文中における文の数学的表現としては,共起情報やword2vecに代表される分散表現など様々なものが用いられている.しかし,対話文の特徴を考慮した文の数学的表現はほとんど提案されていない.そこで本論文では,対話文特有の特徴を捉えた分散表現を生成するためのニューラルネットワークを新たに提案する.具体的には,word2vecにて使用されている2種類のニューラルネットワークを文生成向けに改良し,組み合わせて使用する.提案ネットワークのうちの一つは再帰型ニューラルネットワークの一種であるLong Short-Term Memoryをエンコーダとして用い発話文を入力し,そこから前後の発話におけるBag-of-Wordsを推定する学習を行う.もう一つのネットワークは,複数の入力文をエンコーダに入力し次に現れる発話文のBag-of-Wordsを推定する学習を行う.これらの学習を行ったエンコーダを組み合わせ,未知の発話文に対する分散表現を生成するニューラルネットワークを構成する.評価実験として,対話破綻検出タスク,ならびに対話行為推定を行い,提案ニューラルネットワークを用いて生成した分散表現の素性としての有効性を検証した.対話破綻検出においては提案手法にて作成した分散表現を素性として用い分類を行うことで,既存手法よりも高い精度が得られた.同様に,対話行為推定においても人手で作成したコーパスを用いて実験を行った.その結果,Bag-of-Wordsや既存の文ベクトル化手法の一つであるParagraph vectorを素性として用いた場合と比較して,提案手法を用いた方がより高い精度を得られた.

ショートノート
  • 波部 斉, 橋本 知典, 満上 育久, 鷲見 和彦, 八木 康史
    原稿種別: ショートノート
    2017 年 29 巻 3 号 p. 605-610
    発行日: 2017/06/15
    公開日: 2017/06/15
    ジャーナル オープンアクセス

    環境に設置されたセンサで獲得した情報から,公共空間や商業施設などを行き交う人々が構成するグループを検出できれば, そのグループに応じた情報提供が可能となり,さらには施設の利用状況を知る貴重な情報となる.グループの存在を知るにはお互いの距離や視線方向などが有用であるが,混雑していたり,グループが分かれて行動しているときなどでは十分ではない.我々はこのような場合に有用な特徴として,人物間のインタラクションを示すジェスチャーに着目した歩行者グループ検出手法を提案する.提案手法では,防犯カメラで捉えた画像のオプティカルフローの変化でジェスチャーを検知し,人物間距離や視線方向にこの検知結果を加味してグループを検出する.実環境で収集したデータを用いた評価実験を行い,ジェスチャー情報を利用するとグループの見落としが低減できることを確認した.

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