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共起を考慮した主成分回帰分析による推理小説の犯人推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214954
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214954b42d0eac-3473-4f4b-b4b6-8b1d5050e9c6
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-5P-08.pdf (410.9 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 共起を考慮した主成分回帰分析による推理小説の犯人推定 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京都市大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京都市大 | ||||||||||
| 著者名 |
勝島, 修平
× 勝島, 修平
× 穴田, 一
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年, 機械学習への社会的な期待が高まっている一方, 専門家でも推論過程に対して説明を与えられない解釈可能性が問題となっている． 既存研究では, 単語の意味を学習するために埋め込みに基づいた手法が提案されているが, 小説上の場所, 時間, 対象物などの同時性を考慮できていない. そこで本研究では, 穴埋め問題などで利用されるCBoWモデルを利用することで単語の共起に関する学習を行う. そして, 学習した共起情報を用いて主成分回帰分析を行う事で推論過程の説明を試み，追加知識によって対象となる小説の犯人推定までの過程を追えることを確認した. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 301-302, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
