共起を考慮した単語の特徴ベクトルの主成分回帰分析による推理小説の犯人推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2020-12-10
• タイトル: 共起を考慮した単語の特徴ベクトルの主成分回帰分析による推理小説の犯人推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Criminal Detection of Mystery Novel Using the Principal Components Regression Analysis of the Feature Vector of Word Considering Co-Occurrence Words
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京都市大学大学院総合理工学研究科
• 著者所属: 東京都市大学大学院総合理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrative Science and Engineering, Tokyo City University Graduate School
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrative Science and Engineering, Tokyo City University Graduate School
• 著者名: 勝島, 修平; 穴田, 一
• 著者名(英): Shuhei, Katsushima; Hajime, Anada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，機械学習の発展に伴い，これらの技術への社会的な期待が高まっている一方，専門家でも結果に対して解釈を与えられない解釈可能性が問題となっている．そんな中，解釈可能性を題材とした推論を行うコンテスト「ナレッジグラフ推論チャレンジ」が開催された．既存研究では，単語の意味の学習のために埋め込みに基づく手法が提案されているが，事象の同時性を考慮していない．そこで，本研究では単語の共起を考慮した特徴ベクトルに対する主成分回帰分析を用いた手法を提案する
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, there is an interpretability problem that even experts cannot explain the reasoning process of machine learning. A contest featuring interpretability, “First Knowledge Graph Reasoning Challenge 2018,” was held in Tokyo. To learn the sense of word in the novel, a previous study proposed a method that was based on word embedding. However, it did not consider the flow of events. In this study, considering co-occurrence words, we propose a method using the principal components regression analysis of the feature vector of words
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2020-MPS-131, 号 27, p. 1-2, 発行日 2020-12-10
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会