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J-GLOBAL ID：201802290897795277   整理番号：18A0749531

知識グラフによる特徴量ベクトルを用いたニューラルネットワークによる対話状態推定

著者 (4件)： 村瀬行俊 (奈良先端科学技術大学院大) ,  吉野幸一郎 (奈良先端科学技術大学院大) ,  吉野幸一郎 (JST-さきがけ) ,  中村哲 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing (Web))
巻： 24th  ページ： ROMBUNNO.E7-3 (WEB ONLY)  発行年： 2018年 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *知識ベース ,  情報 ,  *ニューラルネットワーク ,  *状態推定 ,  会話 ,  実験 ,  精度 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  知識グラフ ,  特徴量 ,  評価実験
準シソーラス用語： 全結合ニューラルネットワーク ,  対話

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 知識グラフ ,  特徴量 ,  ベクトル ,  ニューラルネットワーク ,  対話 ,  状態推定