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J-GLOBAL ID：202202251211105833   整理番号：22A1159883

日常行動の表現と予測【JST・京大機械翻訳】

Representing and Predicting Everyday Behavior

著者 (3件)： Singh Malhar (Department of Psychology, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Richie Russell (Department of Biomedical and Health Informatics, Children’s Hospital of Philadelphia, Philadelphia, PA, USA) ,  Bhatia Sudeep (Department of Psychology, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA)
資料名： Computational Brain & Behavior  (Computational Brain & Behavior)
巻： 5  号： 1  ページ： 1-21  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4185A  ISSN： 2522-0861  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 日常の人間行動の予測は行動科学における中心目標である。しかし,この方向における努力は,(1)ほとんどの調査と実験で研究された行動は,全ての可能な挙動の小さい部分のみを表し,そして(2)そのような挙動を適切に表現する困難さのために,任意の挙動を予測する既存の研究からのデータを一般化するのは困難であった。本論文では,これらの問題の各々に対処することを試みた。最初に,自然言語における頻繁な動詞句をサンプリングして,人間符号化を通してこれらを精製することによって,著者らはほぼ4000の共通人間行動のデータセットを編集した。第2に,著者らは,著者らの行動のためのベクトル表現を得るために,分散セマンティックモデルを使用し,そして,これらを,US母集団の代表的サンプルのために,行動傾向の教師つき,深いニューラルネットワークモデルを構築するために,これらを人口統計的および心理グラフィックデータと結合させた。著者らの最良モデルは,新しい行動と同様に,新規(サンプル外)参加者に対する傾向を予測するとき,合理的な精度率を達成し,行動における心理グラフィックおよび人口統計的差異をモデル化するための新しい洞察を提供する。本研究は,日常行動の予測理論を構築するための最初のステップであり,行動科学における研究の一般性と自然主義を改善する。Copyright Society for Mathematical Psychology 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  意思決定 ,  *行動 ,  行動科学 ,  モデリング ,  自然言語 ,  人間 ,  母集団 ,  普遍性 ,  機械学習 ,  動詞 ,  人間行動
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  句 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 変圧器モデル ,  機械学習 ,  分散意味論 ,  意思決定

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 表現 ,  予測