解釈性可視化に向けた因果探索手法の提案

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-096

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): A Method for Extracting Causality between Target and Hypothesis Factor

著者名: 秋山 早弥香(東芝)

著者名(英語): Sayaka Akiyama(Toshiba Corporation)

キーワード: 解釈性,因果探索,自然言語処理,Grangerの因果性検定,Word2Vec

要約(日本語): 近年、特異点検知技術の発展に伴い、特異点検知した際の解釈性や説明性の向上が求められてきており、これらのニーズに応える技術の1つとして、因果探索技術が注目されている。本報告では、因果探索対象と要因候補から成る取得データとユーザが指定する要因を入力とし、因果探索対象と指定要因との因果関係を抽出する手法を提案する。これにより、抽出結果において因果探索対象と抽出された要因とユーザが想定する要因との関係を確認することが可能になる。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 278 Kバイト