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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. 人工知能と認知科学

Graph convolutional networks for node classification in issue-based information system

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229815
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229815
0a378c68-7122-432f-bd8a-1c7c1aa9936b
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-1C-03.pdf IPSJ-Z85-1C-03.pdf (423.8 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル Graph convolutional networks for node classification in issue-based information system
言語
言語 eng
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
京大
著者所属
京大
著者名 丁, 世堯

× 丁, 世堯

丁, 世堯

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伊藤, 孝行

× 伊藤, 孝行

伊藤, 孝行

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Issue-based information system (IBIS) is a classic argumentation-based approach to solve wicked problems. One of its important problems is how to classify labels for its nodes such as ideas and issues from argumentation documents, which usually causes a huge burden. In this paper, we propose a graph convolutional networks (GCN)-based method that can automatically classify the node labels by efficiently utilizing the relationship of the nodes. Specifically, we consider two kinds of IBIS structures: strict-IBIS and soft-IBIS which are distinguished by whether the argumentation structures strictly follow IBIS definition. We then perform evaluations on a real English discussion dataset to confirm the effectiveness of our proposed method.
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85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 27-28, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:24:24.264008
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