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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
NC, IBISML
(共催)
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
(連催) [詳細]
2023-06-30
14:20
沖縄 沖縄科学技術大学院大学カンファレンス・センター
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
生物学的パスウェイを用いたBioConceptVecにおけるアナロジータスク
山際宏明橋本竜馬京大)・荒金 究村上 賢阪大)・大山百々勢下平英寿京大)・岡田眞里子阪大NC2023-18 IBISML2023-18
自然言語処理は様々な応用分野で利用されており,skip-gramなどのモデルを用いてテキスト中の単語を埋め込みと呼ばれる... [more] NC2023-18 IBISML2023-18
pp.113-120
AI 2022-09-16
14:10
静岡 アクトシティ浜松
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
類似語を利用した複合語型隠語の検出
羽田拓朗清 雄一田原康之大須賀昭彦電通大AI2022-28
近年,マイクロブログにおける違法薬物取引等が増加の一途をたどっており,社会的な問題となっている.こういった犯罪を取り締ま... [more] AI2022-28
pp.58-63
NLC 2022-09-13
13:20
神奈川 慶應義塾大学 矢上キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
単語の分散表現と意味的なベクトル演算に基づく関連キーワード推定
瀬川 修中部電力)・村上一彦中電シーティーアイNLC2022-4
従来,テキストマイニング等における関連キーワードの推定においては,観測窓内の単語分布に基づく共起性の評価による手法が用い... [more] NLC2022-4
pp.1-4
NLC 2022-03-07
16:40
ONLINE オンライン開催 単語の分散表現と経験則に基づく厳密な同義関係の判定
鈴木葵登風間一洋和歌山大NLC2021-38
特定のドメインの知識を体系化したシソーラスやオントロジは,自然言語を扱うシステムの性能向上に有用である.
しかし,知識... [more]
NLC2021-38
pp.56-61
NLC 2021-09-16
15:00
ONLINE オンライン開催 データ拡張による質問カテゴリ推定のためのエンティティの分散表現に関する調査
欅 惇志太刀岡勇気デンソーアイティーラボラトリNLC2021-13
本研究では,エンティティ間の類似度を考慮したエンティティ置換によるデータ拡張を行う際に,適切なエンティティの分散表現の設... [more] NLC2021-13
pp.30-33
KBSE, SS
(共催)
IPSJ-SE
(連催) [詳細]
2021-07-09
15:05
ONLINE オンライン開催 (Zoom) 変更履歴の事前学習に基づく分散表現による変更推薦に向けて
北林悠登小林隆志東工大SS2021-12 KBSE2021-24
ソフトウェアが大規模化する中,開発者が変更の波及個所を正しく特定し修正することは困難になっている.この問題に対処するため... [more] SS2021-12 KBSE2021-24
pp.63-68
NLC 2021-02-18
16:30
ONLINE オンライン開催 ドメイン視点を追加した営業活動における事例探索ツールの検討
菅原茉莉子小野寺佐知子富士通研NLC2020-28
近年の顧客DXを支援するITベンダーの営業活動では, 顧客自身が明確な課題を持っていない場合があり, 営業は顧客の業種や... [more] NLC2020-28
pp.31-36
KBSE 2020-09-18
10:00
ONLINE オンライン開催 Web上のニュースソースのタイトル文による自動分類器の提案と検証
杉田卓斗松野 裕日大KBSE2020-1
近年,Web 上のニュースソースを収集し,提供するサービスの需要が拡大している.Web 上に存在す
るソースの全体数は... [more]
KBSE2020-1
pp.1-6
NLC 2020-09-10
15:50
ONLINE オンライン開催 chiVe: 製品利用可能な日本語単語ベクトル資源の実現へ向けて ~ 形態素解析器Sudachiと超大規模ウェブコーパスNWJCによる分散表現の獲得と改良 ~
久本空海山村 崇勝田哲弘竹林佑斗高岡一馬内田佳孝ワークスアプリケーションズ)・岡 照晃浅原正幸国立国語研NLC2020-9
事前学習された単語分散表現(単語埋め込み、単語ベクトル)は、自然言語処理において重要な言語資源である。しかし特に日本語で... [more] NLC2020-9
pp.40-45
DE, IPSJ-DBS
(連催)
2019-12-24
09:35
東京 国立情報学研究所(NII) ユーザの書籍整列順序に基づく書籍予測モデルとその評価
宮本達矢北山大輔工学院大DE2019-21
近年,推薦システムは単純な精度のみによる評価ではなく,noveltyやdiversity,explainability,... [more] DE2019-21
pp.1-5
PRMU 2019-10-18
16:30
東京 東京大学 配色情報を統合した単語分散表現の生成と分析
生駒真也内田誠一九大PRMU2019-42
本研究では,文字を含む画像群から収集した単語の配色情報を,機械学習を用いて単語分散表現に統合し,その影響を分析する.実環... [more] PRMU2019-42
pp.59-64
TL 2019-09-29
14:05
北海道 独立行政法人国立高等専門学校機構 函館工業高等専門学校 対照語関係の識別に寄与する語の分散表現における位置関係の調査
奥村雄輝阪電通大)・廣川佐千男九大)・竹内和広阪電通大TL2019-38
語を多次元の実数ベクトル空間に表現する分散表現は,近年さかんに用いられている.分散表現を用いると,それぞれの語を分散表現... [more] TL2019-38
pp.5-9
NLC, IPSJ-DC
(連催)
2019-09-28
17:30
東京 フューチャー株式会社 既知の単語の分散表現を用いた未知の複合語の分散表現の推定法
高木涼太風間一洋和歌山大)・榊 剛史ホットリンクNLC2019-27
近年,単語の意味を低次元のベクトル表現として扱う分散表現が広く使われている.この分散表現を求め る手法は様々であるが,例... [more] NLC2019-27
pp.103-108
NLC, IPSJ-DC
(連催)
2019-09-28
17:55
東京 フューチャー株式会社 宇宙機関連テキストデータの分散表現モデルの比較手法の検討
大久保梨思子倉林 翔森 健史波平晃佑植田泰士片平真史JAXA)・天笠俊之筑波大NLC2019-28
本稿では,word2vec で学習した単語の分散表現モデルの質について,実タスクへの適用の前に評価する方法の検討結果を報... [more] NLC2019-28
pp.109-114
DE, IPSJ-DBS, IPSJ-IFAT
(連催)
2019-09-10
15:25
東京 工学院大学 レシピのアレンジ抽出のための調理手順の典型度算出手法
大仁田龍也北山大輔工学院大DE2019-16
我々は,レシピのアレンジ抽出の基盤とするために,基本的なレシピの抽出に取り組んでいる.
本稿では,基本レシピの抽出精度... [more]
DE2019-16
pp.7-11
SP 2019-08-28
14:40
京都 京都大学 [ポスター講演]WordNetを用いた雑談対話システムの汎化性能の向上
麻生大聖高島遼一滝口哲也有木康雄神戸大SP2019-12
日本語WordNetを用いて,LSTM Encoder-Decoderによる雑談対話システムの汎化性能を向上させる手法に... [more] SP2019-12
pp.19-24
TL 2019-07-14
13:15
東京 早稲田大学 8号館3階303/304/305会議室 単語分散表現の言語研究への利用 ~ 中国語での事例報告 ~
王 棟石田智裕張 婷佐野 洋東京外国語大TL2019-6
本稿は,言語学が今後どのようにAI(機械学習や深層学習など)の技術成果を研究課題に活用することができるのかを大きな探求目... [more] TL2019-6
pp.31-36
DE 2019-06-22
10:50
東京 お茶の水女子大学 類似ドキュメント検索のための準同型暗号を利用した検索可能暗号の提案
有友大輔筑波大)・渡辺知恵美筑波技大DE2019-7
情報検索エンジンの構築において,多くのData Ownerが膨大な計算資源を柔軟に利用できるクラウドコンピューティング環... [more] DE2019-7
pp.29-34
DE, IPSJ-DBS
(連催)
2018-12-22
10:00
東京 国立情報学研究所(NII) 分散表現と一般物体認識を用いた歌詞と画像の自動対応付方式
山口 翔北山大輔工学院大DE2018-25
画像と音楽を合わせたスライドショー生成が一般的に行われている.スライドショー生成の為に,動画と歌詞に対する対応関係を自動... [more] DE2018-25
pp.29-34
SP 2018-08-27
11:35
京都 京都大学 [ポスター講演]DNN音声合成のための話者情報の表現方法の検討
リン イクカン井本桂右新妻雅弘山西良典山下洋一立命館大SP2018-25
DNN音声合成はHMM音声合成より自然な音声を合成できることが示されている。複数話者の音声データを用いて音響モデルを学習... [more] SP2018-25
pp.15-18
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