{"product_id":"ieej-zt183096","title":"解釈性可視化に向けた因果探索手法の提案","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-096\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2018\/03\/05\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Method for Extracting Causality between Target and Hypothesis Factor\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e秋山 早弥香(東芝)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eSayaka Akiyama(Toshiba Corporation)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e解釈性,因果探索,自然言語処理,Grangerの因果性検定,Word2Vec\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e278 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46401512636655,"sku":"IEEJ-ZT183096-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_c74b454b-675b-4190-be5e-88ad46df0fda.png?v=1744947331","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt183096","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}