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J-GLOBAL ID：202002226602249425   整理番号：20A1928005

ベータ分布を用いた説得的議論における亜集団のためのユーザモデルの学習と更新【JST・京大機械翻訳】

Learning and Updating User Models for Subpopulations in Persuasive Argumentation Using Beta Distributions

著者 (2件)： Hadoux Emmanuel (University College London, London, United Kingdom) ,  Hunter Anthony (University College London, London, United Kingdom)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： AAMAS ’18  ページ： 1141-1149  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 説得は,1つのパーティー(説得者)を含む活動であり,他のパーティー(ペルサデー)が,何かを信じるか,または,何かを信じることを試みている。それは,専門的生活(例えば,喫煙を許すための医師)と日常生活(例えば,いくつかの友人が,フィルムを見る際にそれらを接合するのに,他の友人を説得する)の両方において,重要で多面的な人間施設である。最近,議論の計算モデルの分野におけるいくつかの提案が,ペルサデーが知っているか,または信じる確率モデルのためになされてきた。しかし,それらは個人の信念に関する不確実性を効率的にモデル化できず,個体群を表現できない。ベータ分布の混合物の使用を提案し,それらをリングリストによって集めた実際のデータに適用した。ベータ混合物を用いて信念とその不確実性を表現でき,議論を与えた後にこの信念の進化を予測できることを示した。また,一般的な信念更新関数に代わって,実際に混合物を使用する方法の例を示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不確実性 ,  個体群 ,  *確率モデル ,  計算モデル
準シソーラス用語： 説得 ,  *β分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 信念表現 ,  説得的議論

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： ベータ分布 ,  説得 ,  議論 ,  亜集団 ,  ユーザモデル ,  学習 ,  更新