人工知能学会全国大会論文集

身体感覚によるコンテンツ整理をめざして

黄宏軒, 野村聡史, 角康之, 西田豊明

セッションID: 1D2-02
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.51.0

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本研究は、コンテンツレポジトリ内の個々のコンテンツを仮想の３次元空間中に表現し、操作にジェスチャーを用いることで、実体のあるモノを扱うかのような直感的及び隠喩的な操作環境の構築を目指すものである。これにより、個人コンテンツ管理の効率化だけでなく、複数の人間がコンテンツに対して共同作業を行う際にも有効であると考える。

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演奏習得支援システム構築のための演奏解析アルゴリズム

尾崎昭剛, 佐倉卓馬, 原尾政輝

セッションID: 1D2-03
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.52.0

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一般に、初心者が一人で器楽演奏を練習する事は困難とされているが、計算機による知的な練習支援の実現には、演奏解析が必要となる。本論文では、練習支援に必要な情報を得るための、現在位置解析を基にした演奏解析アルゴリズムについて提案する。

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高精度GPSを用いたバリアフリーマップ構造データの獲得

佐藤慶憲, 吉川毅, 野中秀俊, 栗原正仁

セッションID: 1D2-04
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.53.0

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バリアフリーマップの作成に対して，高精度ＧＰＳによる利用者自身の位置情報の時系列をいかに地理的に解釈・推論して有用なバリアフリーに関する知識として獲得できるかを中心に研究開発を進めている．

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未定義フラグを用いた価値関数の動的初期化による強化学習の学習速度の改善

福永哲也

セッションID: 1D3-01
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.54.0

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本研究では、未定義フラグを利用して、価値関数（テーブル）の初期化を動的に行うことで、Q-Learningなどの学習初期の学習速度を改善する方法を提案し、シミュレーションによる実験結果を報告する。

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連続値入力に対応したProfit Sharingに基づく強化学習システム

宮崎和光, 小林重信

セッションID: 1D3-02
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.55.0

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著者らはこれまでいくつかのProfit Sharingに基づく強化学習システムを提案してきた。そこでは、つねに離散の入出力を前提としている。しかし実世界には状態間に位相が仮定できる問題が多く存在する。本稿では、そのような問題に対し、Profit Sharingに基づく強化学習システムを拡張するための方法を提案する。

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ルーレット選択を用いたProfit Sharing強化学習における合理性についての一考察

河合宏和, 辰巳昭治, 上野敦志

セッションID: 1D3-03
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.56.0

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強化学習法の一種であるProfit Sharing法においてルーレット選択の特性を考慮した上での新たな迂回系列の抑制条件を提案し，従来の抑制条件を満たした手法より学習効率が上昇し得る事を実験により確認する．

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基底関数間相互作用に基づく状態空間自己組織化

関野正志, 片上大輔, 新田克己

セッションID: 1D3-04
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.57.0

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基底関数を用いた関数近似器による連続状態空間のオンライン構成法を提案する。各基底のパラメータを隣接基底との関係により低負荷に更新し、環境を介する相互作用を陽に導入することで状態空間を自己組織化させる。

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強化学習における自己組織化マップを用いた状態空間の自律的構成法

岩崎秀樹, 末田直道

セッションID: 1D3-05
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.58.0

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強化学習における状態空間の構成問題に対して，自己組織化マップを用いた構成法を提案する．この手法では，エージェントは経験から与えられる知覚情報をもとに状態空間を自律的に構成し，未知環境や動的な環境に対して柔軟な適応性を示す．

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株式取引エージェントへの強化学習の応用

松井藤五郎, 大和田勇人

セッションID: 1D4-01
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.59.0

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強化学習を株式取引エージェントに応用する方法を述べる．株式取引の運用成績を競うカブロボ・プログラミング・コンテストに参加したエージェントを基に，設計と実装の課題を明らかにし，その解決方法を示す

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報酬駆動型2足歩行ロボットにおけるZMPセンサの利用

村田栄理, 佐久間淳, 小林重信

セッションID: 1D4-02
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.60.0

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2足歩行ロボットは,機構の不安定性のため,起立姿勢を維持した上での運動制御が困難である.そのため,既存研究の多くはZMPが支持脚多角形内から大きく外れないことを安定性の条件として用いることで転倒を回避している.しかしながら,ヒトはZMP安定条件を満たさずに転倒力を利用することでエネルギー的に効率的な歩行を実現しており,従来手法はヒトに比べかなり限定された行動を出力をしている.強化学習は, Value関数に基づいて未来の状況を考慮した制御則を学習するアルゴリズムであり,入力センサとしてZMPを用いることで,ヒトに近い歩行パターンの獲得を目指す.

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事例に基づく関係的な強化学習のエレベータ制御問題への適用

大久保隆晴, 亀谷由隆, 佐藤泰介

セッションID: 1D4-03
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.61.0

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Q学習のような強化学習手法には、保持するテーブルが非常に大きくなるという問題がある。事例に基づく関係的な強化学習はこれを解決する手法の一つとして知られている。本論文ではこの手法をエレベータ制御問題に適用し、その動作を考察した。

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環状型学習ロボットによる障害物環境での走行

藤野智宏, 佐久間淳, 小林重信

セッションID: 1D4-04
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.62.0

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近年、レスキューロボットに代表されるような、不整地等の環境で様々な行動を自律的に実行できるロボットが要望されている。このような目的に対応できるロボットとして、ヘビ型やモジュール型のロボットが知られている。しかしながら、これらのロボットでは、特定の環境を想定して行動が設計されることが多く、その制御則は決められた形状パターンの変形制御等にたよるため、適応的であるとはいえない。本研究では、多リンクで構成された環状型ロボットを対象とし、不整地や障害物を有する未知環境下において走行の適応的学習を目指す。

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モバイルエージェントにおけるSOMを用いた階層的強化学習

下山佐助, 末田直道

セッションID: 1D4-05
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.63.0

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ネットワーク上で自律的にコンテンツの販売交渉を行うエージェントに、顧客の情報を与えて強化学習を行わせることで顧客の嗜好を学習させる。また、学習を行う際にSOMによる状態の抽象化を行い、学習効率を上げる。

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医療分野におけるWeb文書からの話題抽出方法

長沼潔, 速水悟

セッションID: 1E1-01
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.64.0

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我々は、Web文書から医療における特定の話題の文書のみを抽出し、抽出した文書を統計的言語モデルに適応することを目指している。そのため、本研究では、重要語抽出と情報検索の技術を利用し、その有用性について検討した。

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コールセンターの対話データを対象とした営業日報自動生成のための重要文抽出手法

岩崎礼次郎, 荒木健治

セッションID: 1E1-02
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.65.0

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コールセンターにおいて、毎日の営業日報作成といった作業は非常に手間のかかる作業である。そこで、コールセンターの対話データから自動的に営業日報を生成するために、対話データの特徴を元に営業日報にするべき内容の重要文の抽出を行った

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判決文における勝敗判別のための情報抽出

伊藤星子, 松井藤五郎, 大和田勇人

セッションID: 1E1-03
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.66.0

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本論文は，判例検索において原告・被告のどちらが勝訴したのかを判別するために，判決文の結論部分とそれを解析するために必要な裁判所・原告・被告・弁護士・検事等の名前を抽出する方法を提案する．

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話し言葉解析に基づく話者知識の自動獲得

小野貴博, 大野誠寛, 松原茂樹, 山口由紀子, 河口信夫, 吉川正俊

セッションID: 1E1-04
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.67.0

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本稿では，対話データから話者の知識を獲得する手法を提案する．本手法では，抽出した情報を相互に関連付けるために，発話文の係り受け構造を利用する．実対話コーパスを用いた実験により，本手法の実現可能性を確認した．

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Transductive学習による最小文書判定からのクエリ拡張

岡部正幸, 梅村恭司, 山田誠二

セッションID: 1E2-01
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.68.0

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本研究は，Transductive学習を利用して文書の適合性判定が少ない場合，特に適合文書と非適合文書が１つずつしかない場合においても有効なクエリ拡張方法を提案し，その効果について実験により検証する．

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類似度情報を用いたグループ化による電子メール返信文下書き自動生成手法について

樋口英司, 荒木健治

セッションID: 1E2-02
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.69.0

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電子メールの履歴情報を用いて返信文の下書きを自動的に生成する手法において,受信メールに対し類似度によりグループ分けを行い各グループ内でルールを獲得することにより適用ルールの差別化を行った.また，この有効性の評価を行った．

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音素片のカーネル主成分分析を用いたトピックセグメンテーション

佐土原健, 李時旭, 児島宏明

セッションID: 1E2-03
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.70.0

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音声によるマルチメディアの構造化を目的として，音素片のカーネル主成分分析により抽出された，トピックに関連する主成分に基づいて，音声文献をトピック単位に文節化する未知語に対して頑健な手法を提案する.

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親子共学の場からの発話に着目した幼児学習コーパスの構築

石川翔吾, 桐山伸也, 北澤茂良

セッションID: 1E2-04
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.71.0

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本研究では、親子共学の理念に則った幼児教育の質の向上を目的として、幼児教室における幼児の行動を観察し、コーパス化した。幼児の発話を主な手がかりとして教室での取り組みに対する反応を分析・記述することにより、教育改善に向けた豊富な知見を得ることに成功した。

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エンティティの自動抽出による英文記事の構造の可視化

石塚隆男

セッションID: 1E3-01
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.72.0

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　本研究は、文章の内容を理解し、知識としての活用を促進することを目的として文章の構造的な可視化を試みる。　構造を把握するためには、キーワードを抽出する必要があるが、新聞記事では固有名詞や名詞句がキーフレーズ（＝エンティティ）になりうると考えられる。本研究では単一品詞単語リストの外部知識を用い、単語のウエイトを評価し、名詞句を抽出した後、エンティティを判別し、マップ表現を行った。英文の記事を対象に人間が選択したキーフレーズ、並びに見出し語との一致の度合いについて評価を行った結果、有効であることが確認された。

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韻律情報に基づく映像編集支援システム

永田絢子, 桐山伸也, 北澤茂良

セッションID: 1E3-02
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.73.0

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不要箇所や話題転換点は編集の手がかりになり, それらを提示することは編集時間の短縮, 作業の軽減につながる. この観点から, パワーやF0情報に基づいた不要箇所区間と，ポーズ位置を候補にした話題転換部の自動検出手法を開発し，映像編集支援システムを構築した．

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動向情報に基づく情報可視化の基礎検討

松下光範, 加藤恒昭

セッションID: 1E3-03
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.74.0

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ガソリン価格や内閣支持率等、複数の新聞記事に時系列に出現する様々な動向情報から可視化表現を生成する技術に関する検討を行ったので報告する。また、このような技術を競争的かつ協力的に行うために作成したコーパスについても報告する。

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事実と推論との関係を反映させた「しかし」による文の自動接続

佐藤陽介, 井原健紘, 長井隆行

セッションID: 1E3-04
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.75.0

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本研究では、計算機に接続詞「しかし」を論理的に適切に使用させることを考える。人間の行動の観測結果をもとに単文を生成し、観測事実と推測との関係を反映させることによって論理的に破綻なく二つの文を接続する技術を提案する。

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粒状性と日常推論

村井哲也, 工藤康生

セッションID: 1E4-01
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.76.0

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本発表ではラフ集合に基づく粒状性という視点から，人間の推論の諸相に関して考察する．人間の推論として，演繹推論のみならず，帰納や発想といった非妥当な推論も含む．基本的手法は，筆者らが以前に提案したラフ集合と粒度調整による粒状推論である．具体例として，占いなどに見られる人間の怪しい推論を検討する．

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マルチエージェント環境におけるテンソル積を用いた知識構造

佐藤光克

セッションID: 1E4-02
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.77.0

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マルチエージェント環境下において、線形代数の枠組みの中で、テンソル積と可能世界の共有条件の方法論を用いることにより、論理的及び確率的な外界からの情報による信念変更を取り扱う方法を与えることを目的とする。

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矛盾知識集合における極小矛盾集合の抽出

萩原信吾, 東条敏

セッションID: 1E4-03
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.78.0

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矛盾した知識集合において，どのような議論が対立関係にあり，矛盾が発生しているかを知る事は極小矛盾集合を取り出すことと等しい．従って本論文では，矛盾知識集合から極小矛盾集合を取り出すことを目的とする．

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非単調推論を用いた加算的信念強化

鈴木義崇

セッションID: 1E4-04
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.79.0

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加算的信念強化は信念修正という, エージェントの信念を合理的に変更していく方法に関する研究の変種であり, 不整合な信念に情報を付加して整合化する操作のことである. 本発表では, この操作の非単調推論を用いた応用例を示す.

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仮説の動的な更新における近傍探索

藤原翔一朗, 山本章博

セッションID: 1E4-05
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.80.0

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本稿では, 述語論理を用いた仮説推論の枠組みにおいて, 動的な情報の処理を論じる．具体的には, 背景知識が動的に変化する場合に, 証明を追従させて変化させることによって, 仮説の更新を行う．

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骨格類似性を優先した分子構造の類似性評価

和田雅宏, 高橋由雅

セッションID: 1F1-01
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.81.0

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分子グラフとその環を中心とした基本骨格の、TFS(Topological Fragment Spectra)表現を組み合わせることにより、骨格類似性を優先的に反映可能にした評価手法を考案した。

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定量的相関規則クラス分類手法とその変異原性データへの適用

中西耕太郎, 鷲尾隆, 藤本敦, 元田浩

セッションID: 1F1-02
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.82.0

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我々の開発した定量的相関規則導出原理に基づき，クラス分類を行う手法を開発している．今回，本手法を化学物質の変異原性データの解析に適用したので結果について報告する．

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化学構造のTFS表現に対する特徴抽出と薬物活性クラス分類

藤島悟志, 高橋由雅

セッションID: 1F1-03
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.83.0

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クラス識別力を考慮したTFS（Topological Fragment Spectra）特徴抽出を行い，SVMによる活性クラス分類に適用した．また，ピーク同定によって活性に特有な部分構造を容易に獲得することができた．

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化学構造のTFS表現を用いたSVMによる薬物活性クラス分類

中場優佑, 高橋由雅

セッションID: 1F1-04
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.84.0

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まったく作用の異なる10種の薬物活性クラス（49615件）から90％（44653件）を用いて学習を行なった．そして，その学習済みモデルを使い，残り10%（4962件）の予測を行なったところ，87.7%の予測率を得た．

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ILPにおけるＧＡを用いた仮説探索の一手法

大橋政彦, 松井藤五郎, 大和田勇人

セッションID: 1F2-01
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.85.0

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帰納論理プログラミングは多くの事例と背景知識から一般化された仮説を導出する。仮説空間の探索手法として最適化探索の手法で有効である遺伝的アルゴリズムを適用する。提案する学習方法の有効性を検証する。

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重み付きサンプリングを利用したBoostingのILPへの適用

岩丸悠一, 松井藤五郎, 大和田勇人

セッションID: 1F2-02
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.86.0

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ILPで大規模なデータを学習するために, 事例の重みを考慮したサンプリングを用いる. そして, サンプリングすることで起こる学習精度の低下を防止するためにBoostingを適用する.

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正規パターン言語の和と共通部分の帰納学習

植村仁

セッションID: 1F2-03
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.87.0

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変数への空列代入を許す正規パターン言語の和の言語クラスの正例からの帰納学習については、多項式時間で学習可能であることが証明されている。本研究は正規パターン言語の和と共通部分の学習問題の理論的研究である。

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自動類推証明のための射影ラベル付けに基づく効率的スキーママッチング

山田敬三, 尹淑萍, 原尾政輝, 平田耕一

セッションID: 1F2-04
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.88.0

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本研究では、論理式とその証明を一般化したスキーマを蓄え、証明制御情報として用いることで証明を自動化する、スキーマ誘導型類推証明の自動化を目指している。本論文では、この類推処理の要となるスキーママッチングの効率化について述べる。

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会計データからの会計自動仕訳用述語論理式学習方式

高橋道郎, 永井義明, 佐々木浩二

セッションID: 1F2-05
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.89.0

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会計専門化が行った既存の会計仕訳データと企業の固有特性及び会計専門家の背景知識とからラフ集合の近似測度を応用して会計取引の仕訳を自動的に行うための述語論理式を学習する方式を作成した。

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局所尤度推定に基づくノイジーデータからの大規模分散クラスタリング

佐久間淳, 小林重信

セッションID: 1F3-01
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.90.0

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本研究では1回のデータのフルスキャンが極めて高コストであるような大規模データセットが数千_から_数万のクラスタを含むような状況を想定し，それらを分散計算機環境下で効率的に推定する方法について，確率モデルの推定に基づく大規模分散クラスタリング法を提案する．$k$-mean法やEM法に代表されるクラスタリング手法は実装が容易で頻繁に利用されるが，クラスタ数$k$をあらかじめ与える必要があること，データのフルスキャンが必要であるなど，大容量のデータクラスタリングには望ましくない性質がある．変分ベイズ法などモデル選択の枠組みを利用した推定法は$k$の決定を含むが，複数のモデルについて推定を繰り返さなければならない点で大規模クラスタリングには不向きである．本研究ではモデルの尤度を局所化することでモデル推定が局所化可能であることを利用した分散化可能なクラスタリングアルゴリズムを示す．

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客観的指標群に基づくルール評価支援ツールの開発 -髄膜脳炎データマイニングを対象として-

阿部秀尚, 北口真也, 大崎美穂, 津本周作, 山口高平

セッションID: 1F3-02
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.91.0

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従来，マイニングから得られる大量のルールから専門家の注目するルールを選択するため，単一の客観的指標に基づく選択が研究されてきた．本研究では，複数の客観的指標を組み合わせたルール評価モデルによりルール評価作業を支援するツールを開発し，評価を行う．

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相関の違いに基づくローカルトランザクションデータベースにおける隠れた相関の発見

谷口剛, 原口誠

セッションID: 1F3-03
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.92.0

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本研究では，与えられたトランザクションデータベースに対し，ある条件を与えたそのローカルデータベースを考えたときに，相関の度合いが大きく変化するアイテム集合の組を見つける．その組はローカルデータベースにおいて相関が高いとは限らず，その意味で隠れた相関と考える事ができる．

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密度基準に基づく高速な定量的相関規則導出手法

光永悠紀, 鷲尾隆, 藤本敦, 元田浩

セッションID: 1F3-04
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.93.0

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従来のバスケット分析では直接の扱いが困難であった，数値データを含むトランザクションデータから，定量的相関規則を導出するための基準である密度基準と，それに基づく高速な定量的相関規則導出手法について提案する．

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ラフクラスタリングによる医療データの類型化の試み

平野章二, 津本周作

セッションID: 1F3-05
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.94.0

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対象間の類似度が相対的類似度として与えられる場合，クラスタ内の分散，重心等を定義することが困難で，クラスタとしてのまとまりを評価することは容易ではない．ラフクラスタリングは，ラフ集合論の識別不能性の概念に基づくクラスタリング法であり，対象のまとまり具合を識別不能度として表現することで，相対的類似度で表現されたデータにおいても可読性の高いクラスタを生成することができる．本研究では，本手法を病院情報システムのデータの一部に適用し，良好な結果を得たので報告する．

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プログラムマネジメント支援のためのテキストからの利害関係者の抽出と分類

吉田守泰, 吉岡真治

セッションID: 1F4-01
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.95.0

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大規模で複雑な事業などの支援を目的としたプログラムマネジメントにおいて、関係する利害関係者を理解することは重要な意味を持つ。本研究では、この情報を、新聞記事などのテキストからパタンを用いて抽出・分類する方法を提案する。

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放送映像からの人物相関グラフの構築

小笠原崇, 井手一郎, 村瀬洋, 高橋友和

セッションID: 1F4-02
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.96.0

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従来、実世界のデータから人物の相関を抽出する際には、専らテキスト情報が用いられてきた。
本研究では、テキストに明示的に現れない人物も含めた相関の抽出のために、放送映像中の人物画像の出現パターンを解析する。

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One Class SVMに基づく水力発電所軸受異常振動予兆の発見(2)

小野田崇, 伊藤憲彦, 清水健二, 野邊信勝, 村川秀樹

セッションID: 1F4-03
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.97.0

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電力会社の水力発電所で収集された通常稼動時のセンサ情報にOne Class サポートベクターマシンを適用し，水力発電所軸受振動に関する異常事象の予兆を発見する方法の評価手法，ならびに評価結果，発電所運転員の評価について報告する．

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病状経過知識抽出のためのテキストマイニング

阿部秀尚, 平野章二, 津本周作

セッションID: 1F4-04
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.98.0

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本研究では，自然文で記述された病歴情報から，病状経過・治療効果に関する知識の抽出を行うことを目的とし，特徴的な語彙間の関係を得るための前処理手法およびマイニング手法を病歴データに適用した．本結果を報告するとともに，技術的問題についての考察を行う．

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なんとなく協調フィルタリング --- 複数の順序応答に基づく推薦

神嶌敏弘

セッションID: 1F4-05
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.99.0

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他人の嗜好を参考に，利用者の嗜好を予測する協調フィルタリングに，対象を嗜好順に整列することで嗜好パターンを計測する順位法を導入した「なんとなく協調フィルタリング」を提案した．今回は，利用者一人が提示できる順序の数が一つだけという制限を取り除いた手法を提案する．

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マルチモーダル知識コンテンツのユーザ適応型ブラウジングシステムの開発

猪狩憲一, 桐山伸也, 北澤茂良

セッションID: 2A1-01
発行日: 2005年
公開日: 2006/10/26

DOIhttps://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI05.0.100.0

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マルチモーダル知識コンテンツのパーソナライズ手法を提案する。ユーザの学習状況や先生・生徒といった立場などを考慮して、提示するマルチモーダル情報を取捨選択する仕組みを開発し、教育型コンテンツにおいて実装した。

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