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J-GLOBAL ID：202002225603593212   整理番号：20A2281258

SIMFIC:説明可能なブック探索コンパニオン【JST・京大機械翻訳】

SIMFIC: An Explainable Book Search Companion

著者 (5件)： Polley Sayantan (Otto von Guericke University,Faculty of Computer Science,Magdeburg,Germany) ,  Ghosh Suhita (Otto von Guericke University,Faculty of Computer Science,Magdeburg,Germany) ,  Thiel Marcus (Otto von Guericke University,Faculty of Computer Science,Magdeburg,Germany) ,  Kotzyba Michael (Otto von Guericke University,Faculty of Computer Science,Magdeburg,Germany) ,  Nurnberger Andreas (Otto von Guericke University,Faculty of Computer Science,Magdeburg,Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICHMS  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 書籍のデジタル図書館。ユーザは,特定の書籍を念頭に置いて,書込みスタイル,感情,および一般コンテンツで類似した書籍の探索である。そのようなシナリオに適用した古典的検索技法は,トップKアイテムの集合が問い合わせに関連する理由を説明する支援を欠いている。説明可能なAI(XAI)は,検索システムのような複雑なモデルの作動メカニズムを説明し,人間をコンパニオンとして信用するのを助ける試みである。XAI研究は,2つの顕著な方向を示唆した:複雑なモデル内部でのペックへの追加法,あるいは,簡単で説明可能なモデルの設計。後者を採用して,SIMFIC(フィクションにおける類似性)と呼ばれるフィクション書籍のための簡単で説明可能なモデルを示した。著者らは,チャンクと呼ばれるより小さな部分に書籍を分割し,書き込みスタイル,文複雑度,およびチャンクあたりの感情のような人間認知で配列された特徴を抽出する。用例設定による質問において,書籍の関連ランクリストは,チャンク間の類似性に基づいて作成した。短期と長い書籍間の公正な比較を確保するために,類似性を蓄積しながら,新しい報酬ペナルティ方式を使用した。大域的特徴ベクトルを用いて特徴選択を行い,それらを妥当な説明として姿勢し,それらを関連と非関連書籍の間で区別する大域的重要因子としてそれらを主張した。SIMFICをベンチマーク検索モデルと比較し,研究中のドメインエキスパートによって評価した。ユーザの大部分は,ベースラインと比較して,書き込みスタイル,感情および一般コンテンツに関してより有用な結果を提供するSIMFICを発見した。結果は統計的に有意である。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報検索システム ,  特徴選択 ,  類似性 ,  基準線 ,  ベンチマーク ,  ペナルティ ,  電子図書館 ,  *コンテンツ
準シソーラス用語： チャンク ,  用例 ,  特徴ベクトル ,  複雑度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 説明 ,  ブック ,  探索