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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-28 12:40 ［招待講演］Neuro-Symbolic AIと生成AIによるdimABSAタスクの透明性探求講演 ○康 シン（徳島大）  CQ2024-37 |
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| 抄録 | （和） | 生成AIの時代において，AIの透明性の向上が求められている．特に，ACL 2024のdimABSAタスクでは，対象用語，カテゴリ，意見用語，感性強度をレストランレビューから抽出することが難しく，従来のブラックボックスAspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)システムでは，システム内のエラーを合理的に特定・改善することが困難である．本研究では，複数の生成AI Agentを用いたMulti-Agent Collaboration (MAC)モデルを提案する．このモデルでは，生成AI Agentが検出と批判の役割を担い，記号形式での出力を生成することで，Neuro-Symbolic AIとしての透明性のあるABSAシステムを構築する．また，生成AI Agentが生成するメッセージは人間やプログラムによって明示的にレビュー可能であり，MACモデルの改善が容易である．さらに，MACモデルは少数ショット学習に基づいており，他の分野や言語にも対応可能な汎用的なフレームワークである．本研究では，提案モデルの構成を説明し，dimABSAタスクにおける実験結果を通して，その有効性を示す．提案モデルにより，AIの透明性向上に向けた一歩を踏み出すことが期待される． |
| （英） | In the era of generative AI, enhancing AI transparency is paramount. The ACL 2024 dimABSA task presents significant challenges in extracting target terms, categories, opinion terms, and sentiment intensities from restaurant reviews. Traditional black-box Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) systems struggle to identify and improve errors effectively. This study introduces a Multi-Agent Collaboration (MAC) model leveraging multiple generative AI agents for detection and critique. These agents generate outputs in symbolic form, creating a transparent Neuro-Symbolic AI-based ABSA system. The explicit reviewability of agent-generated messages facilitates model improvement. Additionally, the MAC model, based on few-shot learning, offers a versatile framework adaptable to various domains and languages. This paper details the proposed model's architecture and demonstrates its effectiveness through experimental results in the dimABSA task, marking a significant step towards improved AI transparency. | |
| キーワード | （和） | 生成AI / Neuro-Symbolic AI / 透明性 / 感性計算 / Multi-Agent Collaboration / / / |
| （英） | Generative AI / Neuro-Symbolic AI / Transparency / Affective Computing / Multi-Agent Collaboration / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 90, CQ2024-37, pp. 74-79, 2024年6月. | |
| 資料番号 | CQ2024-37 | |
| 発行日 | 2024-06-19 (CQ) | |
| 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 | CQ2024-37 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
| 開催期間 | 2024-06-26 - 2024-06-28 |
| 開催地（和） | イーフ情報プラザ (久米島) |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワーク性能、社会通信システムの理解と設計・管理、仮想空間/メタバース、実空間センシング、グラフ解析、機械学習、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2024-06-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Neuro-Symbolic AIと生成AIによるdimABSAタスクの透明性探求講演 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Transparency in the dimABSA Task with Neuro-Symbolic and Generative AI |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 生成AI / Generative AI |
| キーワード(2)（和/英） | Neuro-Symbolic AI / Neuro-Symbolic AI |
| キーワード(3)（和/英） | 透明性 / Transparency |
| キーワード(4)（和/英） | 感性計算 / Affective Computing |
| キーワード(5)（和/英） | Multi-Agent Collaboration / Multi-Agent Collaboration |
| 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） | 康 シン / Xin Kang / コウ シン |
| 第1著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) Tokushima University (略称： Tokushima Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-28 12:40:00 |
| 発表時間 | 40分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2024-37 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.90 |
| ページ範囲 | pp.74-79 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-06-19 (CQ) |
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