和田が読んだ論文リスト
*：研究室内で紹介
2024/09/05
1. 手続き的知識を用いた方法を表すクエリからの目的抽出*
発表：DEIM2023
著者：工家昂之・山本岳洋（兵庫県立大学）、莊司慶行（青山学院大学/現在：静岡大学）
手段を入力したときに目的を抽出するシステムの作成
目的から異なる手段を検索・提示することで視野狭窄を防ぐ
wikiHow（）からデータセットを作成→ある程度手続的知識の学習が可能 手続的知識、BERT2BERT、T5、MMR
2024/09/17
2. キーワードによる画像検索における画像内容に基づくマイナス検索*
発表：DEIM2023
著者：吉川英作・田島敬史（京都大学大学院情報学研究科）
画像のマイナス検索の精度の向上
コンテンツベースによる検索
クエリ「A -B」で除去されるべき画像を「A＆B」で検索
VGG16、Res-Net-50、ImageNet、大津の2値化
2024/09/20
3. BERTとPANNsを用いた文脈を考慮した効果音検索*
発表：DEIM2022
著者：奥田萌莉・大島裕明（兵庫県立大学）
小説の文章を基に効果音を検索
ベクトルを用いて、小説の文と効果音の説明文の類似度・感情の一致度を計算
テキスト類似度による効果音検索では一定の精度を示した
SERIES 6000 THE GENERAL、WRIMEデータセット、AudioSet
2024/09/27
4. 3Dモデルを利用したユーザーの求めるアングル画像の検索システムの開発*
発表：DEIM2024
著者：永田 玄・常 穹・宮崎 純（東京工業大学情報理工学院）
画像を入力として、角度違いの画像を検索
Wonder3Dを使った3Dモデルの推定、CDを用いた特徴量マッチング→先行研究よりは高精度な角度違いの画像検索が可能
Wonder3D、Occupancy Network、Front2Back、CD (Chamfer Distance)、PHF (point feature histograms)、GIST特徴量
2024/10/03
5.食品レビューでのクエリ拡張のためのLLMを用いた動議フレーズ作成
発表：DEIM2024
著者：芦澤 亜里紗・三林 亮太・大島 裕明（兵庫県立大学）
レビューにおける表現の同義性を考慮した検索
BERTを基にした検索モデルで入力に関するレビューをランキングで表示
LLMによってオンデマンドに同義フレーズを取得し、それを基に検索
TF-IDFやOkapiBM25より提案手法のほうがnDCG@10で高いスコアを獲得
BERT、LLM
2024/10/04
6.繰り返し聴取による興味の変化を考慮した楽曲推薦*
発表：DEIM2024
著者：重富竜ノ介（九州大学大学院芸術工学府）、西田紘子・ 澤井賢一・牛尼剛聡（九州大学大学院芸術工学研究院）
ユーザが音楽を繰り返し聞くパターンを学習し、ユーザの楽曲に対する興味をより反映させた楽曲推薦
QKV自己注意機構にユーザが楽曲を繰り返し聞いた回数も異なるQueryとKeyとして埋め込む
Self-Attention Network、（QKV自己注意機構）
2024/10/06
7.Twitterデータを活用したラジオ番組推薦システムの検討*
発表：DEIM2023
著者：丸山司・岡本一志（電気通信大学情報理工学研究科）、柴田淳司（東京都立産業技術大学院大学）
ソーシャルメディアのデータを用いた推薦手法のうち、ラジオ番組推薦に適した手法を明らかにする
2024/10/11
8.料理のアレンジに着目したレシピへのメタデータ付与手法*
発表：DEIM2020
著者：山本 啓太・那須日向太（和歌山大学システム工学部システム工学科）、風間 一洋（和歌山大学大学院システム工学研究科）
一般的なレシピと比較し、アレンジされているレシピのアレンジ部分を既知のラベルとしてラベル付け
クックパッドデータセット、Bow (Bag of Words) ベクトル、SVM (Support Vector Machine)、決定木（分類木）
2024/10/22
9.Attention Is All You Need*
RNNを使わない注意機構で構成されたシーケンシャルモデルの提案
Multi-Head Attention：QVK Attention を複数回実施
2024/10/29
10.LEARNING AUDIO EMBEDDINGS WITH USER LISTENING DATA FOR CONTENT-BASED MUSIC RECOMMENDATION*
発表：ICASSP 2021
著者：Ke Chen（カルフォルニア大学・米）、Beici Liang・Xiaoshuan Ma・Minwei Gu(QQ Music)
大規模なデータセットでユーザーの埋め込みと曲の埋め込みを実装
距離学習による曲の埋め込み表現
YouTubeDNN、log-melスペクトル
2024/11/05
11.RULKKG:Estimating User’s Knowledge Gain in Search-as-Learning Using Knowledge Graphs*
発表：CHIIR 2024
著者：Hadi Nasser, Dima El Zein, Célia da Costa Pereira, Cathy Escazut, Andrea G.
B. Tettamanzi (コート・ダジュール大学・仏)
Sarch as Learningにおいてユーザの知識の習得度をナレッジグラフを用いて推定
ナレッジグラフの類似度比較として3つの手法
ナレッジグラフ (Naledge Graph)、Maximum common subgraph、WebJaccad