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 66件中 1~20件目  /  [次ページ]  
研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
IPSJ-DBS, IPSJ-IFAT
(共催)
DE
(連催) [詳細]
2023-09-22
13:25
福岡 北九州国際会議場 Text2Imageモデルを用いた楽曲の印象を表す画像生成手法
佐々木翔一牛尼剛聡九大DE2023-26
音楽配信サービスにおいて楽曲に付与されているサムネイル画像は,視覚的に短時間で内容を把握することができるため,楽曲の選別... [more] DE2023-26
pp.89-94
NLC 2023-09-07
15:30
大阪 大阪公立大学 中百舌鳥キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
決算短信における業績予測文のブートストラップを用いた抽出と極性付与
平松悠太名大)・小川泰弘名古屋市大)・外山勝彦名大NLC2023-11
企業が公開する決算短信には,業績の予測など,投資家にとって重要な情報が含まれる.しかし,初心者の投資家が決算短信を分析す... [more] NLC2023-11
pp.57-62
NLC, IPSJ-NL
(連催)
2023-03-18
10:45
沖縄 沖縄科学技術大学院大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
化学工学関連論文中のNomenclatureに基づく変数定義予測手法
加藤祥太加納 学京大NLC2022-21
製造業における物理モデル構築に要する多大な労力を削減するために,著者らは文献情報から物理モデルを自動で構築するシステム(... [more] NLC2022-21
pp.12-15
SS 2023-03-14
16:55
沖縄 名護市産業支援センター
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
機械学習システムのデータセット自動収集・整形技術
川口貴子倉林利行丹野治門NTTSS2022-57
近年の機械学習モデルの大規模化に伴い,学習に必要となるデータ量も増加傾向である.そのため学習データをWeb上の豊富な情報... [more] SS2022-57
pp.61-66
NLC 2022-09-13
15:30
神奈川 慶應義塾大学 矢上キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
統合報告書からの企業特有の競争優位性を表した文の抽出
菅原佑太酒井浩之永並健吾成蹊大)・高野海斗中川 慧野村アセットマネジメントNLC2022-7
本研究では, 企業が発行している統合報告書から,企業特有の競争優位性を表す文を,深層学習を用いて抽出する手法を提案する.... [more] NLC2022-7
pp.13-18
DE 2021-07-24
11:45
神奈川 神奈川工科大学ITエクステンションセンター
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
情報発信元地域と行動促進対象者に着目した災害時地域特有行動促進情報の分類
山本楓登甲南大)・鈴木 優岐阜大)・灘本明代甲南大DE2021-8
大規模災害時のTwitter上にはユーザに行動を促進する地域特有な行動促進情報(以下,地域特有行動促進情報と呼ぶ)が存在... [more] DE2021-8
pp.40-45
NLC 2020-09-10
10:05
ONLINE オンライン開催 大学医学部Webサイトからの医療技術文の抽出
菅原佑太高野海斗酒井浩之成蹊大NLC2020-2
本研究では,大学医学部Webサイトから医療技術を含む文を深層学習を用いて抽出する手法を提案する.例えば「グループによる3... [more] NLC2020-2
pp.7-10
IN 2020-01-23
14:40
愛知 愛知県産業労働センター15F 愛知県立大学サテライトキャンパス e旅行: 旅行スタイル別レビュー分析に基づく旅行支援サイト自動生成
川村直輝荒澤孔明服部 峻室蘭工大IN2019-67
多くの人々は旅行や観光のために,旅行レビューサイトや旅行情報誌を利用しており,旅行レビューサイトでは友人や家族,カップル... [more] IN2019-67
pp.13-18
PRMU 2019-12-19
11:15
大分 大分大学 単体複体における単体近似及び特徴点の連結性を考慮した手書き文字構造抽出に関する検討
鈴木雅人北越大輔東京高専PRMU2019-49
著者らは,写真等の画像中に含まれる手書き文字認識手法を実現するために,文字の構造情報を抽出する方法について検討している.... [more] PRMU2019-49
pp.17-21
EA, ASJ-H, ASJ-AA
(共催)
2019-07-16
10:25
北海道 札幌市民交流プラザ(札幌市) リズムゲームの譜面データの機械学習による自動生成
有働篤人青木直史土橋宜典北大EA2019-2
近年,MIR(Music Information Retrieval)と呼ばれる,楽曲に含まれる情報を検出し,利用しよう... [more] EA2019-2
pp.5-8
DE 2019-06-22
11:10
東京 お茶の水女子大学 [ショートペーパー]ビデオ映像の時系列特性を考慮した重要語判定に基づく補足情報推薦
橋本 樹関西学院大)・王 元元山口大)・河合由起子京都産大/阪大)・角谷和俊関西学院大DE2019-8
近年,テレビ番組を対象として関連情報の推薦に関する研究が活発に行われている.本研究では,テレビ番組の字幕データの時系列特... [more] DE2019-8
pp.35-38
NLC, IPSJ-ICS
(連催)
2019-06-21
15:15
広島 広島経済大学 立町キャンパス 感情極性に着目したトレンド情報抽出手法の検討
武井友香宮﨑太郎後藤 淳NHKNLC2019-4
放送局では,SNS上で話題となっている出来事を番組の題材として取り上げることが多々ある.話題の情報を効率的に見つけるため... [more] NLC2019-4
pp.23-28
CS, CQ
(併催)
2019-04-19
14:25
大阪 大阪大学理工学 図書館 一般物体認識技術に基づく対象スポット情報抽出システムの構築と実証実験
久保洸貴岳 五一甲南大CQ2019-6
地方都市における共通の観光課題である滞在時間の増加を図るため,本研究ではスマートホンを活用した「周辺スポット情報の抽出機... [more] CQ2019-6
pp.29-34
AI 2019-02-23
11:00
東京 関西大学 東京センター 日本語文の係り受け木からの意味構造パターンマイニング
鈴木 諒兼岩 憲電通大AI2018-46
Web上の大量テキストに対して,ユーザはキーワードによるWeb検索サービスから目的の情報を得ることができる.しかし,構造... [more] AI2018-46
pp.51-55
IN 2019-01-22
10:25
愛知 愛知県産業労働センター15F 愛知県立大学サテライトキャンパス SNSトレンドを始点としたユーザの関心を煽る雑学探索
松田純哉荒澤孔明渡邊稜平服部 峻室蘭工大IN2018-81
雑学とは,くだらないことや些細なことの役に立つか立たないかを問わない知識のことである.そのような性質に反して人々の話の種... [more] IN2018-81
pp.51-56
IN 2019-01-22
10:50
愛知 愛知県産業労働センター15F 愛知県立大学サテライトキャンパス 料理動画から動画付きレシピを合成するための調理工程タグの抽出と修正
大野辰也荒澤孔明渡邊稜平服部 峻室蘭工大IN2018-82
近年,献立を考える時や初心者が料理する際,インターネットやアプリを使ってレシピ等を検索することが増えているが,従来のレシ... [more] IN2018-82
pp.57-62
DE, IPSJ-DBS
(連催)
2018-12-21
16:25
東京 国立情報学研究所(NII) Bi-directional LSTM-CNN-CRFによる参考文献書誌情報抽出
浪越大貴太田 学岡山大)・高須淳宏安達 淳NIIDE2018-23
膨大な文書が格納されている電子図書館の運用には,書誌情報データベースの整備が必須である.特に学術論文の参考文献欄には著者... [more] DE2018-23
pp.17-22
DE, IPSJ-DBS, IPSJ-IFAT
(連催)
2018-09-13
16:40
東京 東工大 大岡山キャンパス Twitter上の行動促進ツイート抽出手法の比較検討
見塚圭一甲南大)・鈴木 優奈良先端大)・灘本明代甲南大DE2018-17
Twitter 上には,様々な情報が溢れている.その中には,他人に行動を促しているような内容のツイートがある.本研究では... [more] DE2018-17
pp.49-54
NLC, IPSJ-DC
(連催)
2018-09-07
17:40
東京 成蹊大学 有価証券報告書からの事業セグメントごとの業績要因文の抽出
高野海斗酒井浩之北島良三成蹊大NLC2018-28
本研究では,有価証券報告書からその企業の事業セグメント情報を抽出し,抽出した事業セグメントごとの業績要因と業績結果が記述... [more] NLC2018-28
pp.109-112
EA, ASJ-H, ASJ-AA
(共催)
2018-07-25
15:45
北海道 北海道大学 リズムゲームの譜面データの機械学習による自動生成
有働篤人青木直史土橋宜典山本 強北大EA2018-27
近年,MIR(Music Information Retrieval)と呼ばれる,楽曲に含まれる情報を検出し,利用しよう... [more] EA2018-27
pp.159-163
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