JSAI2024 4日目
聴講した発表をいくつかピックアップ
適宜加筆修正します
定性表現から地層を描画するプログラムの設計と実装
図形を記号列に変換するアイデア
記号処理の問題
隣接関係と形状が大事なのでこれらをうまく表現する方法がほしい
断面図 ↔ 記号列
地層生成過程のシミュレーションや変化予測に応用される
記号列で表現する方法
記号列から描画する方法
描画手順面白かったのでプログラムを書いてみたい？
地形
褶曲
地層の外周を表す記号列
向きを表す数字（形状の情報）
X→Y, Y→Xなる端点がペア
不整合
地層の外周と堆積順を表す2種類の記号列が必要
最新の層を取り除いて操作を繰り返す
この研究での「妥当性」とは
このタイプはCの領域の頂点で縦に分割してそれぞれ表現してくっつけるというアプローチが考えられる
"記号と数字が交互に登場する規則性やペア条件を表現できていない"ということ？
大規模言語モデルとシソーラスを融合した特許文書を対象とする検索クエリ拡張
特許検索
特許文書集合からクエリで絞りこむ
特許文書解析につなげたい
重要: 検索漏れがあってはいけない
検索漏れが発生しやすい
検索結果の根拠の解釈ができない（説明可能でない）
論理検索
キーワードベースでの検索
独自のキーワード、独特で難解な表現
クエリ拡張
提案手法の手順
Few-shot Learning
queryとnarrative（説明文）を与える。説明文を加えるほうがユーザーの意図に沿った提案をしてくれる。
LLMによるクエリ拡張
GPTの回答がばらつきがあるので異なるセッションで5回思考してSetをとる
temperatureを上げるとレアな単語が推薦される傾向
生成されたもののうち、特許文書での使用実績を確認する
シソーラスによるクエリ拡張
質疑応答
特許文書を全部取ってきて突っ込んでそこから探してもらうというアイデアはないか？
これLong context時代と相性が良さそうで面白い
特許の検査官と同じ手法でやるほうがいいのではないか？
narrativeは手動で作るのか？
Yes
ポスターセッション
質問しやすくてありがたい
LLMで自然文のクエリをCypher Queryで表現する
AIとXRを活用した少子高齢社会の学びとケアのイノベーション
クロージング
大会委員長から挨拶
来年度の開催予定地は大阪（中之島 グランキューブ大阪）
開催期間が大阪万博2025と重なるので宿の確保をお早めにとのこと
研究発表件数
946件
参加者数
3,792人（現地 2,893 + 配信 899）
スポンサー申込数
113（過去最高）
株式会社Helpfeelはゴールドスポンサーとして協賛させていただきました
会場提供: アクトシティ浜松
