@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00229713,
 author = {東山, 的生 and 野口, 大悟 and 内田, 智之 and 正代, 隆義 and 松本, 哲志},
 book = {第85回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Feb},
 note = {機械学習モデルの一つである質問学習モデルでは、常に正答を返す教師（オラクル）に質問を繰り返すことで、教師の有する概念を同定する。小田ら(2022)は、順序木データを学習させた高精度なグラフ畳み込みネットワーク（GCN）モデルを教師とした質問学習アルゴリズムを提案した。本発表では、小田らの質問学習アルゴリズムにより獲得した項木パターンの二値分類精度や可視化精度を用いて、超高精度GCNモデルを教師とした質問学習モデルを解析する。さらに訓練データに実データを用いた超高精度GCNモデルを教師とする質問学習により獲得した項木パターンについて報告することで、超高精度GCNモデルを教師とした質問学習モデルの有効性を示す。},
 pages = {371--372},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {学習済超高精度GCNをオラクルとする順序項木パターンの質問学習モデルの解析と実データでの評価},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}