ヒトの認知・評価構造の定量化モデリングと確率推論
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概要
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我々は人間の認知・心理的な機能を数理的にモデル化し、計算機上で実行可能にすることを目指したプロジェクトを開始している。その中で対象となるモノや情報に関するヒトの認知・評価構造を定量的にモデル化することは、本質的に重要な課題であり、また情報工学的な観点からも非常に幅広い応用を持つ重要な課題である。本研究では評価グリッド法により抽出したスケルトン構造を基にしてベイジアンネットの統計的学習により定量的なモデルを構築し、確率推論アルゴリズムを適用する方法とその応用について述べる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-01-17
著者
-
本村 陽一
産業技術総合研究所サービス工学研究センター
-
金出 武雄
産業技術総合研究所デジタルヒューマン工学研究センター
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本村 陽一
産業技術総合研究所サービス工学研究センター大規模データモデリング研究チーム
-
本村 陽一
産業技術総合研 デジタルヒューマン研究セ
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金出 武雄
産業技術総合研究所 デジタルヒューマン工学研究センター
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