共起を考慮した主成分回帰分析による推理小説の犯人推定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-094

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): A Criminal Detection of Mystery Novel Using the Principal Components Regression Analysis Considering Co-Occurrence Words

著者名: 勝島修平（東京都市大学）,穴田一（東京都市大学）

著者名(英語): Shuhei Katsushima (Graduate School of Integrative Science and Engineering, Tokyo City University Graduate School),Hajime Anada (Tokyo City University)

キーワード: 知識グラフ|自然言語処理|主成分回帰分析|knowledge graph|natural language processing|principal components regression analysis

要約(日本語): 近年, 機械学習への社会的な期待が高まっている一方, 専門家でも推論過程に対して説明を与えられない解釈可能性が問題となっている．既存研究では, 単語の意味を学習するために埋め込みに基づいた手法が提案されているが, 小説上の場所, 時間, 対象物などの同時性を考慮できていない. そこで本研究では, 穴埋め問題などで利用されるCBoWモデルを利用することで単語の共起に関する学習を行う. そして, 学習した共起情報を用いて主成分回帰分析を行う事で推論過程の説明を試み，追加知識によって対象となる小説の犯人推定まで

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 504 Kバイト