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言語理解とコミュニケーション研究会 (NLC) (検索条件: 2017年度)
「from:2017-09-07 to:2017-09-07」による検索結果
| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| NLC | 2017-09-07 10:10 |
東京 | 成蹊大学 | ピンポイントフォーカス型テキストマイニング手法の研究 ○菰田文男（埼玉学園大）・中山厚穂（首都大東京）  NLC2017-13 |
テキストマイニングには出現頻度の多い語に着目しテキスト全体の捉える鳥瞰図描画型と，出現頻度は少ないが特定の文脈で重要な意... [more] | NLC2017-13 pp.1-6 |
| NLC | 2017-09-07 10:35 |
東京 | 成蹊大学 | 文章自動生成の一考察 ～ 文章生成における文と文とのつながりを課題と方策 ～ ○太田博三（放送大） NLC2017-14 |
(事前公開アブストラクト) 昨今の深層学習の発達が目覚ましく、画像処理の分野だけでなく、自然処理や音声認識の分野にも及ん... [more] | NLC2017-14 pp.7-12 |
| NLC | 2017-09-07 11:00 |
東京 | 成蹊大学 | 診療活動を記録するためのテンプレートグラフ ○鬼村直弥（九大）・山下貴範・中島直樹（九大病院）・副島秀久（済生会熊本病院）・廣川佐千男（九大） NLC2017-15 |
(事前公開アブストラクト) 医療機関において診療記録の共有と保存は必須であり、現在では電子化により蓄積され、分析も進めら... [more] | NLC2017-15 pp.13-18 |
| NLC | 2017-09-07 13:10 |
東京 | 成蹊大学 | 性犯罪被害予防を可能にする抵抗行動の研究 ～ Word2Vecを用いた性犯罪記録の分析 ～ ○横谷謙次（新潟青陵大） NLC2017-16 |
被害者の抵抗行動（被害者が加害者を蹴ったり殴ったりするなど）が性犯罪被害の予防に有効であることが指摘されている。一方、被... [more] | NLC2017-16 pp.19-24 |
| NLC | 2017-09-07 13:35 |
東京 | 成蹊大学 | 実テキストの情報分析のための頑健な言語処理基盤 ○河原大輔・黒橋禎夫（京大）・林部祐太（フェアリーデバイセズ）・森田 一（富士通研）・Arseny Tolmachev（京大） NLC2017-17 |
ブログ、tweet、SNSなどの実テキストには、物事や商品・サービスに関する評価、意見など の人々の生の声が書かれてお... [more] |
NLC2017-17 pp.25-30 |
| NLC | 2017-09-07 14:20 |
東京 | 成蹊大学 | ［特別講演］不満の声を知るための技術取り組み ～ 産学連携を通じたお互いが嬉しい技術改善 ～ ○三澤賢祐・成田和弥・伊藤友博（Insight Tech） NLC2017-18 |
(事前公開アブストラクト) 株式会社Insight Techでは、Webサービス「不満買取センター」を通じて世の中のあら... [more] | NLC2017-18 p.31 |
| NLC | 2017-09-07 15:10 |
東京 | 成蹊大学 | ［招待講演］Gunosyにおけるデータドリブンなサービス開発とテキストアナリティクスの利用 ○関 喜史（Gunosy/東大） NLC2017-19 |
株式会社Gunosyは「情報を世界中の人に最適に届ける」をミッションに「グノシ ー」「ニュースパス」を始めとしたサービ... [more] |
NLC2017-19 p.33 |
| NLC | 2017-09-07 16:00 |
東京 | 成蹊大学 | ［招待講演］名刺のデータ化、活用の可能性について ○常樂 諭（Sansan） NLC2017-20 |
(事前公開アブストラクト) データは正しくないと意味を持たない。 そのポリシーをもって毎月1500万枚超の名刺をデータ... [more] |
NLC2017-20 p.35 |
| NLC | 2017-09-07 16:50 |
東京 | 成蹊大学 | ［招待講演］フリマサービスにおけるデータの特色と機械学習・言語処理の応用 ○児玉 悠・杉木健二・張 皓・工藤啓朗・山口拓真（メルカリ） NLC2017-21 |
(事前公開アブストラクト) フリマサービスにおけるデータの特色の説明とともに、そのデータを用いた機械学習及び自然言語処理... [more] | NLC2017-21 p.37 |
| NLC | 2017-09-07 17:40 |
東京 | 成蹊大学 | ［パネル討論］業態におけるテキストアナリティクス活用方法の違い ○榊 剛史（ホットリンク） NLC2017-22 |
近年，自社のウェブサービスを通じて広範囲からテキストデータを蓄積し，そのデータを活用する企業が増加している．本企画では，... [more] | NLC2017-22 p.39 |
| NLC | 2017-09-08 10:00 |
東京 | 成蹊大学 | 地方議会の議案収集に向けた議案一覧抽出の試み ○田中琢真（豊橋技科大）・坂地泰紀（東大）・小林暁雄（理研）・木村泰知（小樽商科大）・増山 繁（豊橋技科大） NLC2017-23 |
地方議会では,首長・委員会・議員により議案が提出され,議会の議決を得るために議論が行われる.議案は,自治体ごとの課題や政... [more] | NLC2017-23 pp.41-46 |
| NLC | 2017-09-08 10:25 |
東京 | 成蹊大学 | 小論文採点支援のための関連文書取得法の考察 ○泉仁宏太・竹内孔一・大野雅幸・田口雅弘・稲田佳彦・飯塚誠也・阿保達彦・上田 均（岡山大） NLC2017-24 |
本研究では，小論文採点システムにおいて必要となる小論文に関連した文書を取得する方法を開発した．本研究プロジェクトの自動採... [more] | NLC2017-24 pp.47-51 |
| NLC | 2017-09-08 10:50 |
東京 | 成蹊大学 | 転職サイト会員アンケート分析への構造トピックモデルの適用性検討 ～ ベイジアンネット構造学習による特徴選択 ～ ○窪野哲光・日吉のぞみ・明石大樹（パーソルキャリア） NLC2017-25 |
人材サービス会社パーソルキャリアが運営する転職サイトDODAの「利用者・退会者アンケート」のテキスト分析に、構造トピック... [more] | NLC2017-25 pp.53-58 |
| NLC | 2017-09-08 13:10 |
東京 | 成蹊大学 | 機械学習と深層学習を用いたソーシャルデータからの個人属性の推定 ○余 岳・笹原和俊（名大） NLC2017-26 |
近年，情報技術を用いてソーシャルメディアのユーザーの個人属性を推測する研究が盛んである．本研究は， Twitter のソ... [more] | NLC2017-26 pp.59-64 |
| NLC | 2017-09-08 13:35 |
東京 | 成蹊大学 | クリックベイトなニュース記事の特定に向けたユーザ行動分析 ○関 喜史（Gunosy/東大）・潮 旭（慶大）・米田 武（Gunosy）・松尾 豊（東大） NLC2017-27 |
クリックベイトは釣りとも呼ばれ, ニュース記事のタイトルを過剰に表現することでユーザの閲覧行動を誘発する行為のことであ... [more] |
NLC2017-27 pp.65-70 |
| NLC | 2017-09-08 14:00 |
東京 | 成蹊大学 | ニュース配信システムにおけるパーソナライズの設計と導入 ○米田 武・久保光証・関 喜史（Gunosy） NLC2017-28 |
ニュース推薦システムのパーソナライズは更新性やログの偏りにより困難を伴う事が知られている. 本研究では, 単語の分散表現... [more] | NLC2017-28 pp.71-74 |
| NLC | 2017-09-08 14:50 |
東京 | 成蹊大学 | ［依頼講演］ACL2017参加報告 ～ 会議概要およびソーシャルメディア分析技術 ～ ○三浦康秀（富士ゼロックス/東工大） NLC2017-29 |
The annual meeting of the Association for Computational Ling... [more] | NLC2017-29 p.75 |
| NLC | 2017-09-08 15:10 |
東京 | 成蹊大学 | ［依頼講演］ACL2017参加報告 ～ マルチモーダルな自然言語処理 ～ ○村岡雅康（日本IBM） NLC2017-30 |
The annual meeting of the Association for Computational Ling... [more] | NLC2017-30 p.77 |
| NLC | 2017-09-08 15:35 |
東京 | 成蹊大学 | ［依頼講演］SIGIR2017参加 (開催) 報告 ～ 会議概要とニューラルネットな情報検索 ～ ○欅 惇志（東工大） NLC2017-31 |
情報検索に関する最重要国際会議の一つが，Annual ACM SIGIR Conference on Research ... [more] | NLC2017-31 p.79 |
| NLC | 2017-09-08 16:20 |
東京 | 成蹊大学 | 深層学習と合議を用いた極性分類 ○金子顕之・古宮嘉那子・佐々木 稔・新納浩幸（茨城大） NLC2017-32 |
(事前公開アブストラクト) 自然言語処理の評判分析に関するタスクの一つに，文に対して肯定的な意見（ポジティブ）と否定的な... [more] | NLC2017-32 pp.81-86 |
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