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July 11, 2016

情報アクセスと可視化マイニング

先週の土曜日、人工知能学会の分科会に行ってきました。

勤め人なので、土曜日にやってくれるのはありがたいです。

第13回インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング

第13回研究会開催要領 ・日時 2016年7月9日(土)13:00 - 16:50 ・場所 東京大学駒場IキャンパスKOMCEE West レクチャホール


1)時系列データの探索的分析を支援する可視化システム:記事と時系列データのアラインメント方式の提案
 ○内藤 峻(関西大学),古田 遼樹(数研出版),松下 光範(関西大学)

本研究の目的は,ユーザの興味や関心に応じて様々なモダリティの情報へのアクセスを繰り返しつつ時系列データを分析するための支援システムの実現である.著者らはこれまでに,新聞記事と地図,統計データを対象に,ユーザが時系列データの経時的変化とその変化の要因を把握できるようにする可視化インタフェースを提案してきた.本稿では,新聞記事と時系列データのアラインメント方式を提案する.この方式をシステムに組み込むことにより,効率的に時系列データと文章を対応付けることができる.さらに,新たに実装したインタフェースの機能について述べる.


2)レビュー閲覧履歴からの価値観モデリングを用いた情報推薦システム
 ○高間 康史,清水 涼人(首都大学東京)

本発表では,ユーザがレビューを評価した履歴に基づきその価値観をモデリングする手法,およびこれを利用した情報推薦システムを提案する.我々は,ユーザの投稿したレビューから価値観に関するユーザモデルを提案しているが,本発表では閲覧レビューからのモデル構築に拡張することで,価値観モデリングの適用範囲を拡大する.ユーザ実験により,提案する推薦システムの有効性を示す.


3)語の分散表現と上位下位関係 ー研究動向と今後への試案ー
 ○鷲尾 光樹(東京大学)

語の分散表現を用いて,与えられた二語が上位下位関係にあるかどうかを推測するタスクがある.本稿では,古典的な共起頻度ベクトルから上位下 位関係を推測するために提案されてきた方法から,近年の主流である,Skip-gramモデルなどのニューラルネットワークから獲得した分散表現を用 いて語のペアの分類を学習する方法にいたるまでの研究動向を概観し,近年の学習について指摘されている問題点などについて考察する.


<<チュートリアル講演>>

●これから始めるディープラーニング
岡本 一志(電気通信大学)


●よく目にするサポートベクトルマシン,ブースティングって?
小野田 崇(青山学院大学)


東大駒場は何年かぶりに行きましたが、古き良き東京の住宅街といった感じで心地よかったです。帰るころには雨も止み、静かな夏を堪能しました。

1)の発表はアマサイの研究にかかわりがありそうですが、途中から聞いたのでよくかわりませんでした。ふーむ、可視化するのが重要なのか。

推薦システムについてはよく知りません。評価する投稿が10件で十分な解析ができると説明され、ビッグデータを扱うアマサイとしてはうらやましい限りです。

3)はコーパス構築に適用できるのかなと思いました。発表している方も試行錯誤中でまだうまくいっているわけではないようです、というのが質疑応答の時間にわかました。

チュートリアルは正にアマサイが知りたかったことです。レジメが現場で配られたのですが、部数が足りずアマサイはもらい損ねました。人気の講演でありました。早くwebに資料をアップしてほしいです。

アマサイもこういうところで発表できるケンキューをしたいものです。

今度の人工知能はブームでは終わらないかも。//科学ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

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