しましま/人工知能学会全国大会2006
をテンプレートにして作成
[
トップ
] [
新規
|
一覧
|
検索
|
最終更新
|
ヘルプ
|
ログイン
]
開始行:
* 人工知能学会第20回全国大会 [#n6e5fec9]
このページはしましまが人工知能学会全国大会2006に参加して...
-http://www.jaist.ac.jp/jsai2006/
-期日:2006年6月5日(月)〜6月6日(火)国際ワークショップ~
2006年6月7日(水)〜6月9日(金) 本会議
-場所:[[タワーホール船堀(江戸川区民ホール)>http://www....
[[地図>http://www.mapion.co.jp/c/f?uc=1&grp=all&nl=35/40/...
-[[JSAI2006大会支援システム>http://2006.jsai-support-wg.o...
----
#contents
*人間乱数の分析 [#k754818e]
楊 静宏(岩手大学 工学研究科) 川原 正広(東北大学大学院 ...
人間が乱数のつもりで作った数列には何らかの特徴が現れる.
-生成頻度が早いと,短期記憶には残っているが,使えない
-中間だと,短期記憶が使える
-さらに遅いと覚えていない
17種の乱数についての指標をPCAしたところ,5個/秒 と 1個/秒...
* 知識検索サイトにおける有害情報のフィルタリング知識の表...
小林 大祐(東京大学大学院情報理工学系研究科) 松村 真宏(大...
「Yahoo!知恵袋」が対象.意味が不明瞭な質問・回答などは,...
共起グラフ:文書上で単語が共起していれば辺を生成.
Wikipediaのデータから生成した共起グラフと,質問文とを比較...
* ディスカッションオントロジー:実世界の会議における人間...
友部 博教(名古屋大学 21世紀COEプログラム「社会情報基盤の...
-良い議論:知識の共有+参加者の議論能力の向上
-それに対する支援の要素:進行中,議論後(議事録),参加者(...
-ディスカッションマイニングシステム:カメラ,マイク,セン...
-発言に決定木を使って「意図タグ」をつける.報告では「意見...
--情報要求・応答が多い:ここの発言時間は短く発散し易い
--意見・希望が多い:発言数が多くブレインストーミング的
--示唆・提案が多い:発表者に対する提案が多い.一時的に発...
-こうした意図の状態の遷移をモデル化することで,議論の良さ...
* NTGを利用した薬物分子グラフマイニングのための知識ベース...
栗林 滝 (豊橋技術科学大学大学院 工学研究科 知識情報工学...
-NTG(Non-Terminal Vertex Graph):頂点字数が1以下にならな...
ベンゼン環などの高分子構造を表現.
-NTGを構造だけから,分子や結合のラベルを詳細化した記述力...
-各レベルでの記述に分子の活性情報を付加しておき,クエリと...
* 部分構造情報を用いたグラフクラスタリング手法の検討 [#x6...
和田 貴久 (青山学院大学) 大野 博之 (青山学院大学) 稲積 宏...
部分グラフの頻度をTFS(topological fragment Spectra) とい...
* 実世界での局所的位置関係とトポロジーを用いた情報支援に...
中村 嘉志 (産業技術総合研究所) 並松 祐子 (株式会社アルフ...
-自然なインタラクション情報の獲得:会話の状況や展示資料へ...
-方向センサー:指向性の赤外線や超音波センサーを使って向き...
* Web文書に対するマーキングからの個人知識の獲得 [#d4bd135a]
松岡 有希 (株式会社国際電気通信基礎技術研究所,総合研究大...
-Web文書へのアノテーション(特にマーキング)から,主観的に...
-マーキングの使われ方:主観的な興味,客観的に重要
-三色ボールペン法:赤-客観的に非常に重要,青-客観的に需要...
-マーキングされる単語のTF-IDF値は,全文書でのそれに比べて...
-ユーザの負担を減らす:選択した文字列に対応する発表が検索...
* NewsMLのための特徴語の自動抽出 [#yc6ee6e6]
大川原 雄也 (名古屋工業大学大学院) 大囿 忠親 (名古屋工業...
- NewsML:XMLベースのニュース配信フォーマット.メタデータ...
- 記事の内容を表す KeywordLine と内容のクラス Genre要素を...
-クラスタリングで文書を分類し,その中の特徴語で Genre を...
* Web画像を手がかりとした,人物に関する情報抽出の検討 [#p...
植松 幸生 (日本電信電話株式会社 NTTサイバーソリューショ...
- Blog中の画像検索:周辺テキストだけだと同じ重要度で同じ...
- 検索条件に対するBloggerの重要度=クエリを含むエントリの...
- そのトピックについて一貫して記述していれば,重視する.
- クエリについてのBlogger重要度が高いエントリに含まれる画...
- EFと一貫性は効果があったが,共起性はあまり関係なかった.
* SVMと新聞記事を用いたWeblogからの意見文抽出 [#u3f889a5]
川口 敏広 松井 藤五郎 大和田 勇人 (東京理科大学大学院 理...
- レビュー記事抽出と意見の分類の2段階化によって精度の向上...
- レビュー記事判定:アフィリエイトリンクの有無や品詞の割...
ー 意見抽出:特徴語リストのスコアの辞書を新聞記事から生成...
* Webからのエンティティ間の関係情報の抽出 [#o33b4af9]
森 純一郎 (東京大学大学院情報理工学系研究科) 辻下 卓見 (...
- 関係の強さに加えて,その繋がりの背後の情報を取得する
- 従来研究では関係のクラスを事前に与えていたが,与えない...
- 関係のある語が共起している文書でtf-idfによる重要語が関...
- 仮定:同じクラスの関係は,同様な重要語が現れやすい
- 同様の重要語が現れるクラスタを求めて,関係のクラスを生...
* HTMLタグを用いたWebページのクラスタリング手法 [#s78bad1f]
折原 大 (電気通信大学大学院 電気通信学研究科 システム工学...
- 検索結果をクラスタリングして提示:内容ではなく,構成や...
- 特徴量:抽出したHTMLタグから分割数(タグの位置を反映)とn...
* 絶対クラスタリングと相対クラスタリング [#h602fda5]
神嶌 敏弘 (産業技術総合研究所)
質疑応答
-概念定義があるかどうかという概念とはどうか~
概念定義の言語のクラスの違いだと思う.定義できるかどうか...
-絶対/相対クラスタリングは主観に依存する場合があるのでは...
依存性との関係を説明してしまったが,あとで考えると,出し...
* 部分時系列クラスタリングの理論的基礎 [#hd242890]
井手 剛 (IBM東京基礎研究所)
部分時系列クラスタリング:時系列上をスライドさせて生成し...
各クラスタはセントロイドで代表するが,これが入力時系列と...
時系列をループ状にして,ずらして切り出すことでウィンドウ...
すると k-means の目的関数は
E=const. - Σ‖ρ u^(j)‖,ρは密度行列(時系列の外積の和)とu^...
Eの最小化は固有値問題に置き換えられる.基底をフーリエ基底...
* 索引層を用いたSOMの学習高速化:初期マップ生成アルゴリズ...
渡邊 旬 (豊橋技術科学大学大学院工学研究科知識情報工学専攻...
初期マップの状態をより学習が進んだ状態に近づけることで収...
* フィードバックも用いたSOMによる時系列データの学習 [#gdf...
山口 崇志 (東京情報大学 総合情報学部 情報システム学科) マ...
ゴミ焼却炉から排出されるダイオキシンと相関の強い一酸化炭...
* 形式的概念分析を用いた概念階層間の関係の発見 [#m5e4f70a]
市瀬 龍太郎 (総合研究大学院大学,国立情報学研究所) 武田 ...
付加されていたメタデータの概念体系は個々に異なるので,う...
・複数の分類階層,(ある概念の)インスタンス集合,インスタ...
+ 形式的概念分析:属性の連言の一般・特殊関係による束を生成
+ 概念関係の同定:共通インスタンスと概念の束を使って概念...
* 部分空間クラスタリングと相関規則に基づく分類学習手法 [#...
中西 耕太郎 (大阪大学産業科学研究所) 鷲尾 隆 (大阪大学産...
Class Association Rule(CAR):相関ルール型の規則を獲得.分...
* アンサンブル学習を用いたConcept Driftへの適応手法 [#p26...
木谷 奈穂 (神戸大学大学院) 安村 禎明 (神戸大学大学院) 上...
- 情報フィルタリングで利用者の関心が変化するconcept chang...
- 単一の分類器を変化させる方法と,複数の分類器を作り古い...
- concept change は漸次変化するconcpet driftと,急激に変...
- concept driftへは複数の分類器を使ったアンサンブル学習で...
- shiftを検出して対応する→AdaBoostを用いてconcept shiftに...
-アンサンブル学習の重みは「ノイズ>判別境界付近>その他」...
* 分類器学習における分類精度向上のための属性追加方式 [#t3...
井芹 史明 (大分大学工学部) 田中 真樹 (富士通九州システム...
補助クラス分類器を準備し,そのクラス分類結果を新たな属性...
* カーネル特徴空間における正準角を利用した宇宙機異常検知...
藤巻 遼平 (東京大学工学系研究科航空宇宙工学専攻) 矢入 健...
- 故障検出問題:テレメトリーデータは非常に高次元だが,本...
- 中心的な部分空間とテスト部分空間の差から以上検出
- 中心的な部分空間はカーネルPCAで取り出す
* 赤外線センサーネットワークによる人物追跡 [#nc0709f7]
本田 誠一 (大阪大学大学院情報科学研究科情報数理学専攻) 福...
- 複数の人物の行動パターンを,赤外線センサーネットから抽...
- 他の人を混ぜて検出したり,センサーが検出に失敗した場合...
- 隣接するセンサー間の検出時間の分布を求めておき,誤検出...
* グラフィカルモデリングを用いた空間特徴抽出 [#b3b8d732]
今原 修一郎 ((株)東芝 研究開発センター)
- 変数の完全グラフの状態から,相関関係のないノードリンク...
- 離散データ:バイナリ変数表記に変換し,変数値間のGMを求...
- 空間データ:離散化して同様に
- 大規模データだと,無相関の検出をχ2乗検定するとほとんど...
- いわゆるグラフィカルモデルとはあんまり関係ない話
* Subset-Releif法によるデータマイニングのための属性選択手...
三浦 輝久 ((財) 電力中央研究所)
-フィルター型特徴選択:Relief法~
対象をサンプリングし,そのサンプルから最も近い正と負の事...
-前向きのラッパー法で特徴集合を見つけるが,評価する特徴を...
-Relief法も,ランダムサンプリングした対象ではなく誤分類し...
* 囲碁における、正確な着手予測のための、ファジーパターン...
荒木 伸夫 (東京大学大学院 情報理工学系研究科 コンピュータ...
-候補手の絞り込み:プロの手を予測するが現状では34%しかあ...
-注目点の周囲の石の配置を考えるテンプレートマッチングによ...
-テンプレートの大きさ:盤面を広く見たいが,サンプルの疎の...
-学習にかかる計算時間が膨大
-ファジィパターンという曖昧マッチを許すことでどうにかしよ...
* 脳波を用いたWebページデザインの客観的評価 [#xeeda4b9]
中村 浩介 (広島市立大学) 砂山 渡 (広島市立大学)
- 事象関連電位の測定中に関心度の異なる画像を呈示すると関...
- 見づらいものを見るとP300の振幅は大きくなる
- 現れ方が明瞭かどうかは人に依存する
* パネル討論「コンピュータの進歩で将棋は変わるか?」 [#qca...
司会:松原仁 (はこだて未来大学)
** 飯田弘之 (北陸先端大 日本将棋連盟プロ6段) [#eff43ca3]
*** 2012年に名人を破るという予測をしたが,その名人を超え...
- 序盤での駒組み負けをしない
- 中盤にかけて(仕掛けや曲面打開)王の防御などの均衡が崩...
- 棋風や相手モデルは得意
- 終盤のせりあい
*** 序盤 [#a9b7eeee]
- 定跡データベースの構築→定跡だとばれると対処できない
- 自分が得意な定跡(線形,囲い,攻形)を選択,誘導する
- 定跡をはずす.はずすタイミングが問題
- (重要) 未知の駒組みへの対応:人間との対戦では重要になる...
- (重要) 負けにくい駒組み
*** ゲームを創る [#z0a264c4]
- 仕掛けの段階や局面打開が難しい←目先は損するが,あとで得...
- 駒損得,王の安全度,駒の働きのバランス感覚
- このバランス感覚は評価関数に集約される←Bonanzaはここに...
*** 棋風と相手モデル [#t0ab422c]
- いくつかの候補手から,人間は棋風に応じて迷いがあるが,...
- 相手モデル:相手の棋風の学習と勝負術をモデル化できる
- 棋風とロールシャッハテストの比較研究も
- 調子がいいと,候補手が複数でてくることはないとも (大山...
*** 終盤でゲームの終わりを見る [#e6724363]
- ゲームがパズルになる瞬間は,まだ人間の方が先に見つけて...
- その前の,勝負が決まっている手筋と決まっていない手筋が...
*** 将来に向けて [#o7b7c5d4]
投了時期など人間と区別ができないようなものが創りたい
** 山下宏 (AI将棋プログラマ) [#ub1e86ad]
*** コンピュータの手の選択 [#u363f29f]
- 有利な場合に高い値になる評価関数で差し手を評価
- min-max法:自分は評価値が最良の手,相手は最悪の手をとり...
- α-βカット:深さ優先で調べると,今までに見つけた手より悪...
*** 最近のコンピュータプログラムの進展 [#o103aa94]
-長手数の詰将棋が解けるようになった(611手の詰め将棋「寿」...
-- より応手が少ない手を優先して探索する戦略の成功
*** 人間に勝つのはいつか? [#vbd259fe]
-将棋クラブ24のレーティング(日本将棋協会運営:18万人)を参...
-AI将棋は2001年から参加,2000でアマ4段,2500で県代表,270...
--2001年は1800→現在は2500,年間80上昇しているので2012年ごろ
*** 将来に向けて [#n1530355]
Bonanza は6万データ,1万パラメータで機械学習しているが,...
** 大内延介 (日本将棋連盟プロ9段) [#k7ac04f3]
- コンピュータ将棋の進展には見るべきものがある
- コンピュータが名人を超えても,将棋界自体には影響がない...
-- 名人との対戦は,きっと将棋への注目を高めてくれて,相乗...
-- 人間 vs 人間,人間 vs コンピュータ,コンピュータ vs コ...
-- ただ,コンピュータ将棋が進展しすぎると,目的を果たして...
** 山岸浩史 (講談社) [#m8451881]
- 将棋ファン・マスコミの立場
-コンピュータ将棋遍歴
-- はじめにやったのは「森田将棋」→あまりに弱かったのでお...
-- ディープブルーが勝ったときでも,将棋でコンピュータが勝...
-- 最近はコンピュータに勝てなくなって,ここ数年の進展には...
- しかし,強い相手との対戦は面白いはずだが,コンピュータ...
-- 受け手が確実なので,攻め手の訓練にはよいと思う
-- 終盤の読み合いは厳しいので,参考になる
- ファンとしてはコンピュータがプロに勝つことに興味が持て...
-- なぜ勝ったのか分からないからでは? どのような改良がな...
-- Bonanzaが将棋の背景知識を使わずに強くなったことは,今...
- 名人に勝ったら
-- 単に演算能力の差で負けたのなら,あまり関心はない.
*** 将来に向けて [#l3fc82d4]
コンピュータ将棋の進展によって,人間同士の対戦がより高ま...
** 伊藤毅志 (電気通信大学) [#o20a5c29]
認知科学としての立場
*** 人間の思考 [#e70862d1]
- チェス(de Groot,Simon)などチャンクの理論 & 囲碁も研究...
- 思考過程の実験
-- 盤面を初心者と熟達者にみせて,アイカメラで視線を追う実験
-- 熟達者は非常に限られた候補手を調べ,それほど多くの局面...
-- 強いプレーヤほど,局面理解が早く,候補手が少なく,直線...
- つまり知識重視の思考,大局観がカギ
*** コンピュータ [#u36ec344]
- 合法手を全て考え,流れがなく探索で読み,詰めの間違いは...
- つまり,探索重視
*** コンピュータの強さは質が違う [#bade462f]
- ○ マシンパワーが生きるので詰めが得意
- ○ 詰め将棋からの逆算によって,終盤で強い
- △ 膨大な定跡をもつが,創造性がない
- × 大局観,微妙な流れの変化がない
- × (書きそびれた)
*** コンピュータ将棋の課題 [#y4d7a2f1]
- 名人に勝つには
-- 大局観の獲得
-- 相手モデルをに基づき,弱点を突く戦略
-- 強大な終盤力
- アマチュアは勝てないので,ソフトが売れなくなっている
-- 感情を表現したり,人間的な手をうつソフト
-- 対戦して為になる学習ソフト
- プロに勝ったあとは
-- 本当にそれが最終目標か?
-- 最高の棋譜を残す大会として生き残れるか?
-- プロ棋士はコンピュータから学べるか?
*** 将来に向けて [#bdd0fc2c]
コンピュータとの対戦が増えて将棋道場が縮小して,対面して...
すると,人間同士の対戦の面白みが広がるのでは?
** 議論 [#k00c9238]
*** 人間とコンピュータとのタッグマッチ [#t5b2a3e5]
- 対局場へのコンピュータの持ち込み規制のルール化が協議さ...
- コンピュータとのチーム戦も将来は大いにありうる
- ファンとしては興味もある
- チェスではアドバンスドチェスのように試合の質を楽しむも...
- コンピュータチェスが示す候補手の選択を人間に任せると100...
*** 人間同士やコンピュータとの対戦の観戦をより楽しくする...
- コンピュータによる詰みの確率表示などは面白いのでは?
- 棋譜しか残っていないものに,解釈をコンピュータが加える
- コンピュータが介在すると面白くないという前提がおかしい→...
* タンパク質相互作用属性の出現解析とその予測 [#b70a8ee8]
山川 宏 (富士通研究所) 丸橋 弘治 ((株)富士通研究所) 仲...
- 蛋白質相間の相互作用の解析は創薬などに有用
- 単なる関連の有無だけでなく,リン酸化や抑制などの作用の...
- multiple instance learning (MIL)
-- バッグにインスタンスが入っていて,どれか一つが正例なら...
-- バッグ中のインスタンスが全てリン酸化なら,残りもリン酸...
-- diverse densityという方法が著名~
O.Maron. and T.Lozano-Perez "A framework for multiple-ins...
- 負例の影響が強すぎるので,そのあたりを多数決型にして克服
* ユーザの視点に基づく情報獲得のための知識整理インタフェ...
田中 大智 (広島市立大学) 砂山 渡 (広島市立大学)
- ユーザはテーマキーワード T (メインの話題)と関連話題の要...
- T & 2個の関連キーワードのand検索で検索数を要素とする,...
* ブロックモデルによるリンク解析を用いた複数文書の要約 [#...
山下 長義 (大阪大学大学院情報科学研究科情報数理学専攻) 森...
- 連結しているノードが同じなら,内容も関係があると考える.
連結しているノードとその結合パターンに応じてページのクラ...
- あるページのtf-idf値の計算に,同じクラスタのページのtf-...
* 医療分野における単語類似度を利用した話題語抽出方法 [#fc...
日比野 哲也 (岐阜大学大学院工学研究科) 山本 けい子 (産官...
- 文中にないキーワードを,Webを利用して抽出する~
文中の語を抽出し,それでWeb検索をして関連コーパスを収集,...
- 単語 w 文書 d についてのtf-idf値を計算して行列を作り,...
* 確率モデルを用いたWeb画像マイニングによる画像認識 [#q59...
柳井 啓司 (電気通信大学)
- 多種多様な画像の認識には多くの知識が必要→Webから収集する
-画像Webマイニングの研究例
-- 一般物体認識:ふつうの画像認識の学習事例にWebから収集...
-- 単語概念の資格制の指標:二つのカテゴリ言葉を比べたとき...
-- Xについての画像解析:おいしいラーメンの画像から,チャ...
-- 顔画像収集:ニューステキストと顔の対応付け
- 通常の画像認識との違い
-- 無関係な画像が混入する→ランダムサンプリング+残りで検証...
-反復的な学習の適用
-- 最初は画像のあるHTMLに基づいてキーワードとの関連性を調...
ノイズと正しい画像の確率を推定,得られた判別器でノイズと...
* Proxyで抽出した組織内ユーザのWeb閲覧特徴の時系列変化 [#...
丹 英之 (株式会社 アルファシステムズ) 本田 光太郎 (株式会...
- 同じ目的で組織中の人はWebを閲覧しているので,その履歴に...
- 利用者 a の特徴ベクトルを,ドメイン da1 のページを閲覧...
- 利用者間の類似度を相関ではかりMDSで解析→新人は用語辞典...
- アクセスパターンによる個人の特定などもできた
* Web閲覧履歴からのTopic Mapの抽出の支援 [#x946235a]
間瀬 心博 (東京工業大学 大学院) 山田 誠二 (国立情報学研究...
- ユーザが閲覧で収集した情報の分類
- Topic Map: topic とそれらの関連 association と topicか...
- 分類はクラスタリングによる
-- リンクの接続性,ディレクトリの階層の差,
* FriendRank:SNSにおける友人推薦システム [#ne2a8426]
谷川 恭平 (大阪大学大学院 基礎工学研究科 システム創成専...
- SNS上で友人を増やす:コミュニティに参加,既存の友人の検...
- 友人の友人を新規友人候補とする
-- 候補友人の繋がりをトポロジーに分類:共通の友人の数と,...
-- 自己紹介文からラベル集合を形成し,ラベルを相関ルールで...
-- ラベルの確信度と,トポロジーデータの構成に基づいて Fre...
* blogにおけるトラックバックへの影響因子の解析 [#y2476695]
武田 善行 (東京大学) 唐澤 鵬翔 (東京大学) 梶川 裕矢 (東京...
- コミュニティをTB関係から抽出する
- blog構造:エントリの大きさ,コンテンツ,リンク,流行語...
-- blog構造に基づいてコミュニティをみるとパターンがない→...
* Web上の情報を用いたアーティスト間のネットワーク抽出 [#b...
金 英子 (東京大学大学院情報理工研究科) 松尾 豊 (産業技術...
- 芸術際に参加しているアーティストの関連ネットを,Web上の...
- 辺を形成するときの基準しきい値の調整は結構難しい.
- リンク生成の基準を複数種類導入することで回避する
* 複数の業務メーリングリストからの企業内ソーシャルネット...
山口 哲 (株式会社 アルファシステムズ) 武田 英明 (総合研究...
- 業務メーリングリストからの,コミュニティの抽出,特にキ...
- 1業務あたり1〜2個のMLがある.ML数は150,発言者数 1500,...
- 発信-応答の回数によって関連の強さを測る
- 本文は機密を含むので見ない.
- 返信がないような活動的でない利用者は解析に加えなかった
- 上位管理者は媒介するメールが多かった
- 複数のMLで発言の重複を調べ,MLに対応する業務の密接さを...
* 信頼の構造 社会ネットワークの構造に基づくTrustモデル [...
森 純一郎 (東京大学大学院情報理工学系研究科) 武田 英明 (...
- 誰のどの情報が信頼できるのか?
- 知人ネットワークにおける構造的な繋がりで信頼を測る→エッ...
終了行:
* 人工知能学会第20回全国大会 [#n6e5fec9]
このページはしましまが人工知能学会全国大会2006に参加して...
-http://www.jaist.ac.jp/jsai2006/
-期日:2006年6月5日(月)〜6月6日(火)国際ワークショップ~
2006年6月7日(水)〜6月9日(金) 本会議
-場所:[[タワーホール船堀(江戸川区民ホール)>http://www....
[[地図>http://www.mapion.co.jp/c/f?uc=1&grp=all&nl=35/40/...
-[[JSAI2006大会支援システム>http://2006.jsai-support-wg.o...
----
#contents
*人間乱数の分析 [#k754818e]
楊 静宏(岩手大学 工学研究科) 川原 正広(東北大学大学院 ...
人間が乱数のつもりで作った数列には何らかの特徴が現れる.
-生成頻度が早いと,短期記憶には残っているが,使えない
-中間だと,短期記憶が使える
-さらに遅いと覚えていない
17種の乱数についての指標をPCAしたところ,5個/秒 と 1個/秒...
* 知識検索サイトにおける有害情報のフィルタリング知識の表...
小林 大祐(東京大学大学院情報理工学系研究科) 松村 真宏(大...
「Yahoo!知恵袋」が対象.意味が不明瞭な質問・回答などは,...
共起グラフ:文書上で単語が共起していれば辺を生成.
Wikipediaのデータから生成した共起グラフと,質問文とを比較...
* ディスカッションオントロジー:実世界の会議における人間...
友部 博教(名古屋大学 21世紀COEプログラム「社会情報基盤の...
-良い議論:知識の共有+参加者の議論能力の向上
-それに対する支援の要素:進行中,議論後(議事録),参加者(...
-ディスカッションマイニングシステム:カメラ,マイク,セン...
-発言に決定木を使って「意図タグ」をつける.報告では「意見...
--情報要求・応答が多い:ここの発言時間は短く発散し易い
--意見・希望が多い:発言数が多くブレインストーミング的
--示唆・提案が多い:発表者に対する提案が多い.一時的に発...
-こうした意図の状態の遷移をモデル化することで,議論の良さ...
* NTGを利用した薬物分子グラフマイニングのための知識ベース...
栗林 滝 (豊橋技術科学大学大学院 工学研究科 知識情報工学...
-NTG(Non-Terminal Vertex Graph):頂点字数が1以下にならな...
ベンゼン環などの高分子構造を表現.
-NTGを構造だけから,分子や結合のラベルを詳細化した記述力...
-各レベルでの記述に分子の活性情報を付加しておき,クエリと...
* 部分構造情報を用いたグラフクラスタリング手法の検討 [#x6...
和田 貴久 (青山学院大学) 大野 博之 (青山学院大学) 稲積 宏...
部分グラフの頻度をTFS(topological fragment Spectra) とい...
* 実世界での局所的位置関係とトポロジーを用いた情報支援に...
中村 嘉志 (産業技術総合研究所) 並松 祐子 (株式会社アルフ...
-自然なインタラクション情報の獲得:会話の状況や展示資料へ...
-方向センサー:指向性の赤外線や超音波センサーを使って向き...
* Web文書に対するマーキングからの個人知識の獲得 [#d4bd135a]
松岡 有希 (株式会社国際電気通信基礎技術研究所,総合研究大...
-Web文書へのアノテーション(特にマーキング)から,主観的に...
-マーキングの使われ方:主観的な興味,客観的に重要
-三色ボールペン法:赤-客観的に非常に重要,青-客観的に需要...
-マーキングされる単語のTF-IDF値は,全文書でのそれに比べて...
-ユーザの負担を減らす:選択した文字列に対応する発表が検索...
* NewsMLのための特徴語の自動抽出 [#yc6ee6e6]
大川原 雄也 (名古屋工業大学大学院) 大囿 忠親 (名古屋工業...
- NewsML:XMLベースのニュース配信フォーマット.メタデータ...
- 記事の内容を表す KeywordLine と内容のクラス Genre要素を...
-クラスタリングで文書を分類し,その中の特徴語で Genre を...
* Web画像を手がかりとした,人物に関する情報抽出の検討 [#p...
植松 幸生 (日本電信電話株式会社 NTTサイバーソリューショ...
- Blog中の画像検索:周辺テキストだけだと同じ重要度で同じ...
- 検索条件に対するBloggerの重要度=クエリを含むエントリの...
- そのトピックについて一貫して記述していれば,重視する.
- クエリについてのBlogger重要度が高いエントリに含まれる画...
- EFと一貫性は効果があったが,共起性はあまり関係なかった.
* SVMと新聞記事を用いたWeblogからの意見文抽出 [#u3f889a5]
川口 敏広 松井 藤五郎 大和田 勇人 (東京理科大学大学院 理...
- レビュー記事抽出と意見の分類の2段階化によって精度の向上...
- レビュー記事判定:アフィリエイトリンクの有無や品詞の割...
ー 意見抽出:特徴語リストのスコアの辞書を新聞記事から生成...
* Webからのエンティティ間の関係情報の抽出 [#o33b4af9]
森 純一郎 (東京大学大学院情報理工学系研究科) 辻下 卓見 (...
- 関係の強さに加えて,その繋がりの背後の情報を取得する
- 従来研究では関係のクラスを事前に与えていたが,与えない...
- 関係のある語が共起している文書でtf-idfによる重要語が関...
- 仮定:同じクラスの関係は,同様な重要語が現れやすい
- 同様の重要語が現れるクラスタを求めて,関係のクラスを生...
* HTMLタグを用いたWebページのクラスタリング手法 [#s78bad1f]
折原 大 (電気通信大学大学院 電気通信学研究科 システム工学...
- 検索結果をクラスタリングして提示:内容ではなく,構成や...
- 特徴量:抽出したHTMLタグから分割数(タグの位置を反映)とn...
* 絶対クラスタリングと相対クラスタリング [#h602fda5]
神嶌 敏弘 (産業技術総合研究所)
質疑応答
-概念定義があるかどうかという概念とはどうか~
概念定義の言語のクラスの違いだと思う.定義できるかどうか...
-絶対/相対クラスタリングは主観に依存する場合があるのでは...
依存性との関係を説明してしまったが,あとで考えると,出し...
* 部分時系列クラスタリングの理論的基礎 [#hd242890]
井手 剛 (IBM東京基礎研究所)
部分時系列クラスタリング:時系列上をスライドさせて生成し...
各クラスタはセントロイドで代表するが,これが入力時系列と...
時系列をループ状にして,ずらして切り出すことでウィンドウ...
すると k-means の目的関数は
E=const. - Σ‖ρ u^(j)‖,ρは密度行列(時系列の外積の和)とu^...
Eの最小化は固有値問題に置き換えられる.基底をフーリエ基底...
* 索引層を用いたSOMの学習高速化:初期マップ生成アルゴリズ...
渡邊 旬 (豊橋技術科学大学大学院工学研究科知識情報工学専攻...
初期マップの状態をより学習が進んだ状態に近づけることで収...
* フィードバックも用いたSOMによる時系列データの学習 [#gdf...
山口 崇志 (東京情報大学 総合情報学部 情報システム学科) マ...
ゴミ焼却炉から排出されるダイオキシンと相関の強い一酸化炭...
* 形式的概念分析を用いた概念階層間の関係の発見 [#m5e4f70a]
市瀬 龍太郎 (総合研究大学院大学,国立情報学研究所) 武田 ...
付加されていたメタデータの概念体系は個々に異なるので,う...
・複数の分類階層,(ある概念の)インスタンス集合,インスタ...
+ 形式的概念分析:属性の連言の一般・特殊関係による束を生成
+ 概念関係の同定:共通インスタンスと概念の束を使って概念...
* 部分空間クラスタリングと相関規則に基づく分類学習手法 [#...
中西 耕太郎 (大阪大学産業科学研究所) 鷲尾 隆 (大阪大学産...
Class Association Rule(CAR):相関ルール型の規則を獲得.分...
* アンサンブル学習を用いたConcept Driftへの適応手法 [#p26...
木谷 奈穂 (神戸大学大学院) 安村 禎明 (神戸大学大学院) 上...
- 情報フィルタリングで利用者の関心が変化するconcept chang...
- 単一の分類器を変化させる方法と,複数の分類器を作り古い...
- concept change は漸次変化するconcpet driftと,急激に変...
- concept driftへは複数の分類器を使ったアンサンブル学習で...
- shiftを検出して対応する→AdaBoostを用いてconcept shiftに...
-アンサンブル学習の重みは「ノイズ>判別境界付近>その他」...
* 分類器学習における分類精度向上のための属性追加方式 [#t3...
井芹 史明 (大分大学工学部) 田中 真樹 (富士通九州システム...
補助クラス分類器を準備し,そのクラス分類結果を新たな属性...
* カーネル特徴空間における正準角を利用した宇宙機異常検知...
藤巻 遼平 (東京大学工学系研究科航空宇宙工学専攻) 矢入 健...
- 故障検出問題:テレメトリーデータは非常に高次元だが,本...
- 中心的な部分空間とテスト部分空間の差から以上検出
- 中心的な部分空間はカーネルPCAで取り出す
* 赤外線センサーネットワークによる人物追跡 [#nc0709f7]
本田 誠一 (大阪大学大学院情報科学研究科情報数理学専攻) 福...
- 複数の人物の行動パターンを,赤外線センサーネットから抽...
- 他の人を混ぜて検出したり,センサーが検出に失敗した場合...
- 隣接するセンサー間の検出時間の分布を求めておき,誤検出...
* グラフィカルモデリングを用いた空間特徴抽出 [#b3b8d732]
今原 修一郎 ((株)東芝 研究開発センター)
- 変数の完全グラフの状態から,相関関係のないノードリンク...
- 離散データ:バイナリ変数表記に変換し,変数値間のGMを求...
- 空間データ:離散化して同様に
- 大規模データだと,無相関の検出をχ2乗検定するとほとんど...
- いわゆるグラフィカルモデルとはあんまり関係ない話
* Subset-Releif法によるデータマイニングのための属性選択手...
三浦 輝久 ((財) 電力中央研究所)
-フィルター型特徴選択:Relief法~
対象をサンプリングし,そのサンプルから最も近い正と負の事...
-前向きのラッパー法で特徴集合を見つけるが,評価する特徴を...
-Relief法も,ランダムサンプリングした対象ではなく誤分類し...
* 囲碁における、正確な着手予測のための、ファジーパターン...
荒木 伸夫 (東京大学大学院 情報理工学系研究科 コンピュータ...
-候補手の絞り込み:プロの手を予測するが現状では34%しかあ...
-注目点の周囲の石の配置を考えるテンプレートマッチングによ...
-テンプレートの大きさ:盤面を広く見たいが,サンプルの疎の...
-学習にかかる計算時間が膨大
-ファジィパターンという曖昧マッチを許すことでどうにかしよ...
* 脳波を用いたWebページデザインの客観的評価 [#xeeda4b9]
中村 浩介 (広島市立大学) 砂山 渡 (広島市立大学)
- 事象関連電位の測定中に関心度の異なる画像を呈示すると関...
- 見づらいものを見るとP300の振幅は大きくなる
- 現れ方が明瞭かどうかは人に依存する
* パネル討論「コンピュータの進歩で将棋は変わるか?」 [#qca...
司会:松原仁 (はこだて未来大学)
** 飯田弘之 (北陸先端大 日本将棋連盟プロ6段) [#eff43ca3]
*** 2012年に名人を破るという予測をしたが,その名人を超え...
- 序盤での駒組み負けをしない
- 中盤にかけて(仕掛けや曲面打開)王の防御などの均衡が崩...
- 棋風や相手モデルは得意
- 終盤のせりあい
*** 序盤 [#a9b7eeee]
- 定跡データベースの構築→定跡だとばれると対処できない
- 自分が得意な定跡(線形,囲い,攻形)を選択,誘導する
- 定跡をはずす.はずすタイミングが問題
- (重要) 未知の駒組みへの対応:人間との対戦では重要になる...
- (重要) 負けにくい駒組み
*** ゲームを創る [#z0a264c4]
- 仕掛けの段階や局面打開が難しい←目先は損するが,あとで得...
- 駒損得,王の安全度,駒の働きのバランス感覚
- このバランス感覚は評価関数に集約される←Bonanzaはここに...
*** 棋風と相手モデル [#t0ab422c]
- いくつかの候補手から,人間は棋風に応じて迷いがあるが,...
- 相手モデル:相手の棋風の学習と勝負術をモデル化できる
- 棋風とロールシャッハテストの比較研究も
- 調子がいいと,候補手が複数でてくることはないとも (大山...
*** 終盤でゲームの終わりを見る [#e6724363]
- ゲームがパズルになる瞬間は,まだ人間の方が先に見つけて...
- その前の,勝負が決まっている手筋と決まっていない手筋が...
*** 将来に向けて [#o7b7c5d4]
投了時期など人間と区別ができないようなものが創りたい
** 山下宏 (AI将棋プログラマ) [#ub1e86ad]
*** コンピュータの手の選択 [#u363f29f]
- 有利な場合に高い値になる評価関数で差し手を評価
- min-max法:自分は評価値が最良の手,相手は最悪の手をとり...
- α-βカット:深さ優先で調べると,今までに見つけた手より悪...
*** 最近のコンピュータプログラムの進展 [#o103aa94]
-長手数の詰将棋が解けるようになった(611手の詰め将棋「寿」...
-- より応手が少ない手を優先して探索する戦略の成功
*** 人間に勝つのはいつか? [#vbd259fe]
-将棋クラブ24のレーティング(日本将棋協会運営:18万人)を参...
-AI将棋は2001年から参加,2000でアマ4段,2500で県代表,270...
--2001年は1800→現在は2500,年間80上昇しているので2012年ごろ
*** 将来に向けて [#n1530355]
Bonanza は6万データ,1万パラメータで機械学習しているが,...
** 大内延介 (日本将棋連盟プロ9段) [#k7ac04f3]
- コンピュータ将棋の進展には見るべきものがある
- コンピュータが名人を超えても,将棋界自体には影響がない...
-- 名人との対戦は,きっと将棋への注目を高めてくれて,相乗...
-- 人間 vs 人間,人間 vs コンピュータ,コンピュータ vs コ...
-- ただ,コンピュータ将棋が進展しすぎると,目的を果たして...
** 山岸浩史 (講談社) [#m8451881]
- 将棋ファン・マスコミの立場
-コンピュータ将棋遍歴
-- はじめにやったのは「森田将棋」→あまりに弱かったのでお...
-- ディープブルーが勝ったときでも,将棋でコンピュータが勝...
-- 最近はコンピュータに勝てなくなって,ここ数年の進展には...
- しかし,強い相手との対戦は面白いはずだが,コンピュータ...
-- 受け手が確実なので,攻め手の訓練にはよいと思う
-- 終盤の読み合いは厳しいので,参考になる
- ファンとしてはコンピュータがプロに勝つことに興味が持て...
-- なぜ勝ったのか分からないからでは? どのような改良がな...
-- Bonanzaが将棋の背景知識を使わずに強くなったことは,今...
- 名人に勝ったら
-- 単に演算能力の差で負けたのなら,あまり関心はない.
*** 将来に向けて [#l3fc82d4]
コンピュータ将棋の進展によって,人間同士の対戦がより高ま...
** 伊藤毅志 (電気通信大学) [#o20a5c29]
認知科学としての立場
*** 人間の思考 [#e70862d1]
- チェス(de Groot,Simon)などチャンクの理論 & 囲碁も研究...
- 思考過程の実験
-- 盤面を初心者と熟達者にみせて,アイカメラで視線を追う実験
-- 熟達者は非常に限られた候補手を調べ,それほど多くの局面...
-- 強いプレーヤほど,局面理解が早く,候補手が少なく,直線...
- つまり知識重視の思考,大局観がカギ
*** コンピュータ [#u36ec344]
- 合法手を全て考え,流れがなく探索で読み,詰めの間違いは...
- つまり,探索重視
*** コンピュータの強さは質が違う [#bade462f]
- ○ マシンパワーが生きるので詰めが得意
- ○ 詰め将棋からの逆算によって,終盤で強い
- △ 膨大な定跡をもつが,創造性がない
- × 大局観,微妙な流れの変化がない
- × (書きそびれた)
*** コンピュータ将棋の課題 [#y4d7a2f1]
- 名人に勝つには
-- 大局観の獲得
-- 相手モデルをに基づき,弱点を突く戦略
-- 強大な終盤力
- アマチュアは勝てないので,ソフトが売れなくなっている
-- 感情を表現したり,人間的な手をうつソフト
-- 対戦して為になる学習ソフト
- プロに勝ったあとは
-- 本当にそれが最終目標か?
-- 最高の棋譜を残す大会として生き残れるか?
-- プロ棋士はコンピュータから学べるか?
*** 将来に向けて [#bdd0fc2c]
コンピュータとの対戦が増えて将棋道場が縮小して,対面して...
すると,人間同士の対戦の面白みが広がるのでは?
** 議論 [#k00c9238]
*** 人間とコンピュータとのタッグマッチ [#t5b2a3e5]
- 対局場へのコンピュータの持ち込み規制のルール化が協議さ...
- コンピュータとのチーム戦も将来は大いにありうる
- ファンとしては興味もある
- チェスではアドバンスドチェスのように試合の質を楽しむも...
- コンピュータチェスが示す候補手の選択を人間に任せると100...
*** 人間同士やコンピュータとの対戦の観戦をより楽しくする...
- コンピュータによる詰みの確率表示などは面白いのでは?
- 棋譜しか残っていないものに,解釈をコンピュータが加える
- コンピュータが介在すると面白くないという前提がおかしい→...
* タンパク質相互作用属性の出現解析とその予測 [#b70a8ee8]
山川 宏 (富士通研究所) 丸橋 弘治 ((株)富士通研究所) 仲...
- 蛋白質相間の相互作用の解析は創薬などに有用
- 単なる関連の有無だけでなく,リン酸化や抑制などの作用の...
- multiple instance learning (MIL)
-- バッグにインスタンスが入っていて,どれか一つが正例なら...
-- バッグ中のインスタンスが全てリン酸化なら,残りもリン酸...
-- diverse densityという方法が著名~
O.Maron. and T.Lozano-Perez "A framework for multiple-ins...
- 負例の影響が強すぎるので,そのあたりを多数決型にして克服
* ユーザの視点に基づく情報獲得のための知識整理インタフェ...
田中 大智 (広島市立大学) 砂山 渡 (広島市立大学)
- ユーザはテーマキーワード T (メインの話題)と関連話題の要...
- T & 2個の関連キーワードのand検索で検索数を要素とする,...
* ブロックモデルによるリンク解析を用いた複数文書の要約 [#...
山下 長義 (大阪大学大学院情報科学研究科情報数理学専攻) 森...
- 連結しているノードが同じなら,内容も関係があると考える.
連結しているノードとその結合パターンに応じてページのクラ...
- あるページのtf-idf値の計算に,同じクラスタのページのtf-...
* 医療分野における単語類似度を利用した話題語抽出方法 [#fc...
日比野 哲也 (岐阜大学大学院工学研究科) 山本 けい子 (産官...
- 文中にないキーワードを,Webを利用して抽出する~
文中の語を抽出し,それでWeb検索をして関連コーパスを収集,...
- 単語 w 文書 d についてのtf-idf値を計算して行列を作り,...
* 確率モデルを用いたWeb画像マイニングによる画像認識 [#q59...
柳井 啓司 (電気通信大学)
- 多種多様な画像の認識には多くの知識が必要→Webから収集する
-画像Webマイニングの研究例
-- 一般物体認識:ふつうの画像認識の学習事例にWebから収集...
-- 単語概念の資格制の指標:二つのカテゴリ言葉を比べたとき...
-- Xについての画像解析:おいしいラーメンの画像から,チャ...
-- 顔画像収集:ニューステキストと顔の対応付け
- 通常の画像認識との違い
-- 無関係な画像が混入する→ランダムサンプリング+残りで検証...
-反復的な学習の適用
-- 最初は画像のあるHTMLに基づいてキーワードとの関連性を調...
ノイズと正しい画像の確率を推定,得られた判別器でノイズと...
* Proxyで抽出した組織内ユーザのWeb閲覧特徴の時系列変化 [#...
丹 英之 (株式会社 アルファシステムズ) 本田 光太郎 (株式会...
- 同じ目的で組織中の人はWebを閲覧しているので,その履歴に...
- 利用者 a の特徴ベクトルを,ドメイン da1 のページを閲覧...
- 利用者間の類似度を相関ではかりMDSで解析→新人は用語辞典...
- アクセスパターンによる個人の特定などもできた
* Web閲覧履歴からのTopic Mapの抽出の支援 [#x946235a]
間瀬 心博 (東京工業大学 大学院) 山田 誠二 (国立情報学研究...
- ユーザが閲覧で収集した情報の分類
- Topic Map: topic とそれらの関連 association と topicか...
- 分類はクラスタリングによる
-- リンクの接続性,ディレクトリの階層の差,
* FriendRank:SNSにおける友人推薦システム [#ne2a8426]
谷川 恭平 (大阪大学大学院 基礎工学研究科 システム創成専...
- SNS上で友人を増やす:コミュニティに参加,既存の友人の検...
- 友人の友人を新規友人候補とする
-- 候補友人の繋がりをトポロジーに分類:共通の友人の数と,...
-- 自己紹介文からラベル集合を形成し,ラベルを相関ルールで...
-- ラベルの確信度と,トポロジーデータの構成に基づいて Fre...
* blogにおけるトラックバックへの影響因子の解析 [#y2476695]
武田 善行 (東京大学) 唐澤 鵬翔 (東京大学) 梶川 裕矢 (東京...
- コミュニティをTB関係から抽出する
- blog構造:エントリの大きさ,コンテンツ,リンク,流行語...
-- blog構造に基づいてコミュニティをみるとパターンがない→...
* Web上の情報を用いたアーティスト間のネットワーク抽出 [#b...
金 英子 (東京大学大学院情報理工研究科) 松尾 豊 (産業技術...
- 芸術際に参加しているアーティストの関連ネットを,Web上の...
- 辺を形成するときの基準しきい値の調整は結構難しい.
- リンク生成の基準を複数種類導入することで回避する
* 複数の業務メーリングリストからの企業内ソーシャルネット...
山口 哲 (株式会社 アルファシステムズ) 武田 英明 (総合研究...
- 業務メーリングリストからの,コミュニティの抽出,特にキ...
- 1業務あたり1〜2個のMLがある.ML数は150,発言者数 1500,...
- 発信-応答の回数によって関連の強さを測る
- 本文は機密を含むので見ない.
- 返信がないような活動的でない利用者は解析に加えなかった
- 上位管理者は媒介するメールが多かった
- 複数のMLで発言の重複を調べ,MLに対応する業務の密接さを...
* 信頼の構造 社会ネットワークの構造に基づくTrustモデル [...
森 純一郎 (東京大学大学院情報理工学系研究科) 武田 英明 (...
- 誰のどの情報が信頼できるのか?
- 知人ネットワークにおける構造的な繋がりで信頼を測る→エッ...
ページ名: