| 講演名 | 2010-01-22 Webからの自己教師あり学習を用いた人間行動マイニング(一般,「グリーンAI」及び一般) ミン テイ グェン, 川村 隆浩, 中川 博之, 田原 康之, 大須賀 昭彦, |
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| 抄録(和) | 本論文の目的は,日本語Webページの文中に現れる行動の基本属性(行動主,動作,対象,時刻,場面,場所)と行動間の遷移を自動的に抽出することである.しかし,先行研究では,抽出のための準備コストが大きいことや,抽出できる行動属性が少ないこと,適用可能な文の種類が少ないこと,行動属性間の係り受け関係を十分に考慮されていないこと,そしてプライバシーなどといった問題がある.そこで本論文では,条件付確率場(Conditional Random Fields)と自己教師あり学習(Self-Supervised Learning)を用いて,行動属性と行動間の遷移を自動的に抽出する手法を提案する.提案手法では,人手でラベル編集,初期インスタンスの作成,行動のドメインの定義などの必要がなく,一回のテストで文中に現れる行動属性と行動間の遷移を漏れなく全て抽出でき,高い精度が得られる(行動:88.9%,基本行動属性:90%以上,行動間の遷移:87.5%). |
| 抄録(英) | In our definition, human activity can be expressed by five basic attributes : actor, action, object, time and location. The goal of this paper is describe a novel method to automatically extract all of the basic attributes and the transition between activities derived from sentences in Japanese web pages. However, previous work had some limitations, such as high setup costs, inability to extract all attributes, limitation on the types of sentences that can be handled, and insufficient consideration interdependency among attributes. To resolve these problems, this paper proposes a novel approach that uses conditional random fields and self-supervised learning. This approach treats activity extraction as a sequence labeling problem, and has advantages such as domain-independence, scalability, and does not require any human input. Since it is unnecessary to fix the number of elements in a tuple, this approach can extract all of the basic attributes and the transition between activities by making only a simgle pass. In an experiment, this approach achieves high precision (activity : 88.9%, attributes : over 90%, transition : over 87%). |
| キーワード(和) | 人間の行動 / 意味ネットワーク / Webマイニング / 自己教師あり学習 / 実世界指向エージェント |
| キーワード(英) | Human Activity / Semantic Network / Web Mining / Self-Supervised Learning / Real-world Agent |
| 資料番号 | AI2009-22 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2010/1/15(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Webからの自己教師あり学習を用いた人間行動マイニング(一般,「グリーンAI」及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Self-Supervised Mining Human Activity from the Web |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 人間の行動 / Human Activity |
| キーワード(2)（和/英） | 意味ネットワーク / Semantic Network |
| キーワード(3)（和/英） | Webマイニング / Web Mining |
| キーワード(4)（和/英） | 自己教師あり学習 / Self-Supervised Learning |
| キーワード(5)（和/英） | 実世界指向エージェント / Real-world Agent |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | ミン テイ グェン / THE Nguyen MINH |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院情報システム学研究科 |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 川村 隆浩 / Takahiro KAWAMURA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院情報システム学研究科 |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 中川 博之 / Hiroyuki NAKAGAWA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院情報システム学研究科 |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 田原 康之 / Yasuyuki TAHARA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院情報システム学研究科 |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 大須賀 昭彦 / Akihiko OHSUGA |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院情報システム学研究科 |
| 発表年月日 | 2010-01-22 |
| 資料番号 | AI2009-22 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | 386 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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