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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
IPSJ-DBS, IPSJ-IFAT
(共催)
DE
(連催) [詳細]
2023-09-21
15:50
福岡 北九州国際会議場 BoxPlotQA: 箱ひげ図による五数要約と比較性能を測るための視覚的質問応答
戸崎友輔宮森 恒京都産大DE2023-16
近年,自然画像だけでなく,文書画像やチャート画像に対する視覚的質問応答(VQA)の研究が注目されている.特に,棒グラフな... [more] DE2023-16
pp.31-36
HIP, HCS
(共催)
(連催) [詳細]
2023-09-12
10:05
愛媛 人間環境大学松山道後キャンパス 提示する文字形状の違いが読解問題の正解率に及ぼす影響
瀬崎夕陽萩原亜依高野沙也香中村聡史明大)・掛 晃幸ワコムHCS2023-65 HIP2023-55
文字形状と記憶容易性に関する研究は多数行われており,可読性が低い文字形状が記憶容易性を上げることが明らかになっている.我... [more] HCS2023-65 HIP2023-55
pp.47-52
ET 2022-07-09
13:35
ONLINE オンライン開催 Retrieval of Similar Questions from QAbot Data based on Transformer Language Model
Zihao ChenHisashi HandaKimiaki ShirahamaKindai Univ.ET2022-9
It has recently become possible to collect a large amount of... [more] ET2022-9
pp.5-11
SC 2022-05-27
13:25
ONLINE オンライン開催 Improvement of Performance of Question and Answering System using Ontology Generation
Ayato Kuwana・○Incheon PaikUoASC2022-7
 [more] SC2022-7
pp.37-42
PRMU, IPSJ-CVIM
(連催)
2021-03-04
16:20
ONLINE オンライン開催 画像特徴量抽出と特徴量合成に基づく医療画像データに対するVQA
馬田英雄青野雅樹豊橋技科大PRMU2020-81
近年、コンピュータビジョンや自然言語処理の分野で深層学習の研究が著しく成長しており、様々な分野で人工知能の応用について期... [more] PRMU2020-81
pp.71-76
SWIM 2021-02-19
15:25
ONLINE オンライン開催 対話形式による授業評価アンケートシステムの提案
奧田 良須栗裕樹宮城大SWIM2020-18
近年,業務の効率化や人手削減のためにチャットボットが導入されているケースが増えている。それだけでなく,ユーザーの意見の背... [more] SWIM2020-18
pp.38-43
IE, ITS
(共催)
ITE-MMS, ITE-ME, ITE-AIT
(共催)
(連催) [詳細]
2021-02-18
13:25
ONLINE オンライン開催 画像注視時の脳活動データを用いた質問応答生成モデルに基づく意味内容の推定に関する検討 ~ VQAモデルのfine-tuningに基づく高精度化 ~
高田紗弥藤後 廉小川貴弘長谷山美紀北大
本稿では,画像注視時の脳活動データを用いた質問応答生成モデルに基づく意味内容の推定手法を提案する.提案手法では,fMRI... [more]
TL 2019-03-18
14:00
東京 早稲田大学 8号館3階303/304/305会議室 対話入力文に基く事実と論理の学習を実現する階層構造意味空間モデルの提案
高田明典フェリス女学院大TL2018-59
本論文では,自然言語による質問応答システムの構築手法としてのH3SM(Hierarchical Structured S... [more] TL2018-59
pp.47-52
IN 2019-01-22
11:15
愛知 愛知県産業労働センター15F 愛知県立大学サテライトキャンパス 実用的な模擬面接システムのための質疑応答における論理破綻検出
清水康平荒澤孔明渡邊稜平服部 峻室蘭工大IN2018-83
就職活動において面接は,企業が求める人材を獲得するための重要な試験である.面接では,様々な観点から志願者を精査しているが... [more] IN2018-83
pp.63-68
SP 2018-08-27
11:35
京都 京都大学 [ポスター講演]Attention-based LSTMを用いた意図理解とキーワード抽出の統合による質問応答システム
松好祐紀滝口哲也有木康雄神戸大SP2018-24
情報社会では,あらゆる場面で機械やソフトウェアを使う機会が多い.そういったシステムを使う前に,最初にマニュアルを読むが,... [more] SP2018-24
pp.9-14
LOIS, ICM
(共催)
2018-01-19
15:45
熊本 崇城大学 池田キャンパス LODを用いた観光CMSプロトタイプの構成とネットワーク特性
若原俊彦槇 俊孝髙橋和生河原直樹中井健登平井麻未平城裕大古賀大騎福岡工大)・小舘亮之曽根原 登津田塾大ICM2017-54 LOIS2017-70
近年のインターネットはビッグデータ時代を迎え,飛躍的にデータ量が増えている.特に自治体などによりオープンデータ化も進み出... [more] ICM2017-54 LOIS2017-70
pp.117-122
TL 2017-03-21
10:30
愛知 名古屋国際センター 3F第1研修室 意味論的構文解析における多重意味展開(MSE)の手法とその実装
高田明典フェリス女学院大TL2016-66
自然言語処理を前提としたルールベースの質問応答システムにおいては,入力された自然文を,意味や論理を取り扱うことが可能なメ... [more] TL2016-66
pp.7-12
HCGSYMPO
(第二種研究会)
2015-12-16
- 2015-12-18
富山 富山国際会議場 コミックコンテンツを対象とした質問応答システムの試作
岩沖真之祐山下 諒赤井友紀松下光範関西大
本研究の目的はコミックを対象とした質問応答システムの実現である.コミックはテキストとイラストで構成されるマルチモーダルな... [more]
NC, MBE
(併催)
2014-03-18
15:40
東京 玉川大学 自然言語を扱う時系列処理ニューラルネットワーク
本間幸徳萩原将文慶大NC2013-114
本論文では,自然言語を扱う時系列処理ニューラルネットワークを提案する.提案するネットワークは,概念ネットワークと時系列ネ... [more] NC2013-114
pp.151-156
KBSE 2014-01-27
11:10
東京 機械振興会館 統計的機械翻訳の手法を用いた質問応答システムにおける回答文の整形方法の提案
山田哲世荒川達也群馬高専KBSE2013-66
質問応答システムは一般的に,情報源から回答を含む文章を取り出し,そこから固有表現を抽出することによって回答を生成する.し... [more] KBSE2013-66
pp.7-12
TL 2013-12-14
09:40
東京 早稲田大学 8 号館 303 / 304 / 305 号室 階層構造意味空間モデルによる推論と学習
高田明典フェリス女学院大TL2013-48
本論文では,自然言語による質問応答システムの構築手法としての「階層構造意味空間モデル」における使用を前提とした推論方法に... [more] TL2013-48
pp.7-12
TL 2013-10-19
16:00
東京 早稲田大学8号館 303/304/305会議室 階層構造意味空間モデルによる知識獲得
高田明典フェリス女学院大TL2013-46
本論文では,自然言語による質問応答システムの構築手法としての「階層構造意味空間モデル」を提案する.ルールベースの自然言語... [more] TL2013-46
pp.31-36
MBE, NC
(併催)
2012-03-14
15:25
東京 玉川大学 自然言語を扱うニューラルネットワークと質問応答システムへの応用
相良 司萩原将文慶大NC2011-139
本論文では,自然言語を扱うニューラルネットワークを提案する.提案ニューラルネットワークは3つの層(Sentence La... [more] NC2011-139
pp.105-110
CNR 2011-08-24
16:30
北海道 北海道大学 情報科学研究科棟 11階 大会議室 twitterを用いた即応性の高いQ&A仲介エージェントの提案
佐野智章神原誠之奈良先端大)・萩田紀博奈良先端大/ATR)・宮下敬宏篠沢一彦ATRCNR2011-15
twitter 等のリアルタイムコミュニケーションサービスの登場により,個人間での即応性の高いやりとり (Q&A) が行... [more] CNR2011-15
pp.29-32
NLC, SP
(共催)
(連催) [詳細]
2010-12-21
13:00
東京 国立オリンピック記念青少年総合センター [招待講演]Watson ~ クイズ番組に挑戦する質問応答システム ~
金山 博日本IBMNLC2010-23 SP2010-96
IBM基礎研究部門は,米国の人気クイズ番組Jeopardy!で,チャンピオン解答者と対戦するシステムWatsonの作成に... [more] NLC2010-23 SP2010-96
p.89
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