宮崎祐 さんに関する公開一覧

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  1. 【課題】利用者間の対話の効率化を図るために、対話を補助する補助情報を提供する提供装置、提供方法及び提供プログラムを提供する。【解決手段】提供装置10における制御部40は、対話の対象となる分野に属する技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報の成長速度を推定する推定部42と、推定部42により推定された成長速度に応じて、対話を補助するため...

    提供装置、提供方法および提供プログラム

  2. 【課題】技術戦略立案やブレスト時のテーマ選定において、イノベーションの導出に役立つテーマを抽出する。【解決手段】本願に係る提供装置は、技術文献に属する単語群で表される技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報に含まれるノードの数とリンクの数との変化の傾向に基づいて、前記技術文献の対象となる分野における変化の傾向を推定する推定部と、前記...

    提供装置、提供方法および提供プログラム

  3. 【課題】分野間の比較精度を向上させること。【解決手段】本願に係る比較装置は、指定された分野毎に単語ベクトルによって作成された分散表現空間を共通の基底ベクトルで分野ごとに比較するために、分野ごとの基底ベクトルを分野共通基底ベクトルに変換する変換部と、前記共通基底ベクトルで生成されるベクトルの比較結果に基づいて、指定された分野同士を比較する比較部とを有することを特徴とする。

    比較装置、比較方法および比較プログラム

  4. 【課題】入力情報の特徴に応じて出力される出力情報をより適切にする。【解決手段】本願に係る学習装置は、入力情報が入力される入力層、当該入力層の出力から前記入力情報の特徴を段階的に抽出する複数の中間層、および前記複数の中間層により抽出された前記入力情報の特徴を出力する出力層とを有する符号化器と、前記符号化器の出力に対して、前記複数の中間層が抽出した複数の属性に基づいた複数...

    学習装置、プログラムパラメータおよび学習方法

  5. 【課題】適切な構造の文章を類推結果として出力する。【解決手段】学習装置は、所定の文章に含まれる単語群を抽出する抽出部と、前記単語群に含まれる各単語の属性であって、それぞれ異なる複数の属性に基づいて、前記所定の文章を符号化する符号化器と、前記符号化器の出力に対して、前記複数の属性に基づいた複数の列成分を有するアテンション行列を適用する適用器と、前記適用器によってアテンシ...

    学習装置、プログラムパラメータおよび学習方法

  6. 【課題】集会を効率的に進める情報提供装置、情報提供方法、および情報提供プログラムを提供する。【解決手段】情報提供装置10は、集会において発言を誘発する情報の量を示す情報量を判定する判定部42と、判定部42によって判定された情報量に基づく値を集会に対応する対応系の温度と見做し、対応系における相転移を集会での議論が収束していく現象と見做して、議論の収束度合いを推定する推定...

    情報提供装置、情報提供方法、および情報提供プログラム

  7. 【課題】集会を効率的に進める。【解決手段】本願に係る情報提供装置は、発話あるいは文章の単語集合を取得する取得部と、前記単語集合内容が適用される単語空間の抽象化度合いを単体複体と見做し、当該単語空間における各次元の次元間の状態をコホモロジーによる指標化によって解析する解析部と、前記解析部による解析結果に基づいて生成される情報を出力する出力部と、を備える。

    情報提供装置、情報提供方法、および情報提供プログラム

  8. 【課題】アドバーサリアルネットの最適化を容易にする。【解決手段】本願に係る最適化装置は、前回生成した情報と正解情報との差分が少なくなるように新たな情報を生成する生成器と、当該生成器が新たに生成した情報と前記正解情報との差分であって、前記生成器がさらに新たな情報を生成する際の指標となる差分を出力する差分抽出器とのパラメータの最適化を行う最適化装置であって、前記パラメータ...

    最適化装置、最適化方法および最適化プログラム

  9. 【課題】堅牢性を向上させた格子暗号の公開鍵生成装置を提供する。【解決手段】生成装置100は、多項式環を用いて定義される格子による格子空間を所定の回転行列で回転させた回転格子空間の基底ベクトルf、gを用いて、公開鍵暗号における公開鍵hを生成する生成部と、前記生成部により生成された公開鍵を出力する出力部とを有する。【効果】従来の格子暗号に比べて、回転行列によって格子空間が...

    生成装置、暗号化装置、復号化装置、暗号化データ、生成方法、および生成プログラム

  10. 【課題】適切なテキストの類推を行う。【解決手段】本願に係る学習装置10は、所定の文章に含まれる単語群を抽出する抽出部41と、前記単語群に含まれる各単語が前記文章中に出現する順序とともに、各単語が影響を受ける文法構造を重みとして学習するための符号化器と、前記単語群に含まれる各単語と、当該各単語の属性と、当該各単語が前記文章中に出現する順序とを前記文章中における各単語の属...

    学習装置、プログラムパラメータ、学習方法およびモデル

  11. 【課題】モデルの作成を容易にすること。【解決手段】本願に係る特定装置は、多層に接続されたノードを有するモデルであって、所定の情報が有する特徴を学習したモデルが有するノード間の接続係数に基づいて、当該モデルと対応する行列を生成する行列生成部と、前記行列の固有値を算出する算出部と、第1カテゴリに属する情報の特徴を学習した複数のモデルの行列から算出された固有値の偏りと、第2...

    特定装置および特定方法

  12. 【課題】所定の概念の理解を援助する情報を出力する学習装置、プログラムパラメータ、学習方法およびモデルを提供する。【解決手段】学習装置は、所定の構造を有する文章に含まれる単語群を抽出する抽出部と、同一の文章から抽出された単語群に含まれる各単語の概念を示すベクトルが、当該文章と対応するベクトルの合成で構成されるようにするように、前記単語から当該単語の概念を示すベクトルを生...

    学習装置、プログラムパラメータ、学習方法およびモデル