| 講演名 | 2022-12-21 社内研修の振り返り文章からの人物推定結果に基づくエラー分析 竹内 幹太(九大), 峯 恒憲(九大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 企業の社内研修において、研修生が研修内容を十分に身につけられず、現場でその知識や技術を発揮できないという課題がある。そのため、研修時に研修生に振り返りを行ってもらい、研修の改善につなげていくことが行われている。しかし、そのような振り返りの詳細な分析は十分にできていないことが多い。そこで本研究では振り返り文章の分析の一つとして、振り返り文章を基にした人物推定手法の提案を行う。また、エラー分析として人物推定結果を用いたネットワークを構築し、提案手法の効果検証と分析を実施した。その結果、文章長や回答数、語彙数が回答者の特徴として有用なことを示した。 |
| 抄録(英) | This study proposes Authorship Attribution method based on the reflection texts as one of the analyses of the reflection texts. We also constructed a network using the Authorship Attribution results as an error analysis, and analyzed the effectiveness of the proposed method. The effectiveness of the proposed method was verified and analyzed. |
| キーワード(和) | モダリティ / BERT / Author Attribution |
| キーワード(英) | Modality / BERT / Author Attribution |
| 資料番号 | AI2022-38 |
| 発行日 | 2022-12-14 (AI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
|---|---|
| 開催期間 | 2022/12/21(から1日開催) |
| 開催地（和） | 九州大学 西新プラザ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「コンテキストを意識した知識の利用」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 清 雄一(電通大) |
| 委員長氏名（英） | Yuichi Sei(Univ. of Electro-Comm.) |
| 副委員長氏名（和） | 櫻井 祐子(産総研) / 大囿 忠親(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Yuko Sakurai(AIST) / Tadachika Ozono(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 藤田 桂英(東京農工大) / 中島 悠(東邦大) |
| 幹事氏名（英） | Katsuhide Fujita(Tokyo Univ. of Agriculture and Technology) / Yuu Nakajima(Toho Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 松崎 和賢(中大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kazutaka Matsuzaki(Chuo Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 社内研修の振り返り文章からの人物推定結果に基づくエラー分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Error analysis based on Authorship Attribution results from employee training review texts |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | モダリティ / Modality |
| キーワード(2)（和/英） | BERT / BERT |
| キーワード(3)（和/英） | Author Attribution / Author Attribution |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 竹内 幹太 / Kanta Takeuchi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 峯 恒憲 / Tsunenori Mine |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ) |
| 発表年月日 | 2022-12-21 |
| 資料番号 | AI2022-38 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | AI-322 |
| ページ範囲 | pp.30-35(AI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-12-14 (AI) |