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J-GLOBAL ID：202002244643602222   Reference number：20A1566836

Generation of Plausible Incident Stories by Using Recurrent Neural Networks

リカレントニューラルネットワークを使用したもっともらしいインシデントストーリーの生成【JST・京大機械翻訳】

Author (1)： Nakata Toru (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Koto, Tokyo, Japan)
Material： Advances in Intelligent Systems and Computing
Volume： 1213  Page： 317-324  Publication year： 2020 
JST Material Number： W5075A  ISSN： 2194-5357  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Germany, Federal Republic of (DEU)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Abstract: Recent artificial in...

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Thesaurus term： algorithm ,  learning ,  brand ,  *neural network(biomodel) ,  automatic language processing ,  human error ,  artificial intelligence ,  similarity ,  aircraft accident ,  word
Semi thesaurus term： 訓練データ ,  ランダム性 ,  *リカレントニューラルネットワーク ,  定性的評価 ,  階数 , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (7)： Incident report ,  Human error ,  Human factors ,  Neural networks ,  Text synthesis ,  Natural language processing ,  Artificial intelligence

JST classification (3)： Pattern recognition  (JE07000S) ,  Natural language processing  (JE06000L) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Terms in the title (3)： リカレントニューラルネットワーク ,  インシデント ,  ストーリー