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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-09-15 13:50 社内研修での振り返り文章を用いた人物推定 ○竹内幹太・峯 恒憲（九大）  AI2022-19 |
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| 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。提案手法では文章のモダリティや振り返り文章を導く質問文の種類を利用することで利用しない場合に比べてモデルの精度向上を実現した。さらに複数文章を用いた人物推定の精度検証や、人物推定が困難な文章の分析を実施した。その結果複数文章を用いた場合の精度向上と人物推定が困難な文章の特徴の抽出を確認した。 |
| （英） | There is a problem that employees are not able to demonstrate their knowledge and skills in the field because they do not fully acquire the contents of in-house training programs. For this reason, it has been suggested that training programs be improved by having employees reflect on their experiences during training. However, detailed analysis of such reports has not been sufficiently conducted. | |
| キーワード | （和） | モダリティ / BERT / Author Attribution / / / / / |
| （英） | Modality / BERT / Author Attribution / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 186, AI2022-19, pp. 7-12, 2022年9月. | |
| 資料番号 | AI2022-19 | |
| 発行日 | 2022-09-08 (AI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2022-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2022-09-15 - 2022-09-16 |
| 開催地（和） | アクトシティ浜松 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「マルチエージェントシステム」および一般（SMASH22 Summer Symposium） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2022-09-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 社内研修での振り返り文章を用いた人物推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Identification by report after training |
| サブタイトル（英） | |
| 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 |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 幹太 / Kanta Takeuchi / タケウチ カンタ |
| 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/ヨミ） | 峯 恒憲 / Tsunenori Mine / タケウチ カンタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-09-15 13:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2022-19 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.186 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-09-08 (AI) |
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