| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
|---|
| 図書館情報メディア系 | 機械学習 | 3.347814 | 56 |
| 機械学習 | 言語理解研究室 | 3.078678 | 42 |
| 若林研究室 | 言語理解研究室 | 2.681482 | 28 |
| 図書館情報メディア系 | 筑波大学 | 2.652576 | 56 |
| 図書館情報メディア系 | 言語理解研究室 | 2.549273 | 42 |
| 機械学習 | 若林研究室 | 2.19489 | 28 |
| のホームページです | 若林研究室 | 2.00868 | 14 |
| 機械学習 | 筑波大学 | 1.866751 | 42 |
| 図書館情報メディア系 | 若林研究室 | 1.81746 | 28 |
| こちら | メンバーの一覧は | 1.691757 | 20 |
| から | こちら | 1.691757 | 20 |
| から | メンバーの一覧は | 1.689353 | 15 |
| のホームページです | 言語理解研究室 | 1.599574 | 14 |
| 本研究室が明らかにしようとしている問いは | 言語を理解するとはどういうことか | 1.518211 | 4 |
| Jun | 新しく若林研究室のページを作りました | 1.518211 | 4 |
| この問いに答えるためのアプローチとして | 機械学習を用います | 1.426983 | 4 |
| この問いに答えようとする取り組みを通して得られた知見が | どのように言語を扱う人工知能 | 1.426983 | 4 |
| どのように言語を扱う人工知能 | 技術の発展に貢献できるかを考えます | 1.426983 | 4 |
| 技術の発展に貢献できるかを考えます | 言語の起源は謎に包まれています | 1.426983 | 4 |
| なぜヒトの言語は特別なのか | 言語の起源は謎に包まれています | 1.426983 | 4 |
| なぜヒトの言語は特別なのか | ヒトのどのような認知機能が言語の使用を可能にしたのか | 1.426983 | 4 |
| このような問いに答えるために | ヒトのどのような認知機能が言語の使用を可能にしたのか | 1.426983 | 4 |
| このような問いに答えるために | ヒトの脳や行動を調べる研究や | 1.426983 | 4 |
| これに対して | ヒトの脳や行動を調べる研究や | 1.426983 | 4 |
| スマートフォンやロボットの技術の発達により | 近年 | 1.426983 | 4 |
| スマートフォンやロボットの技術の発達により | 音声対話エージェントが身近な存在になってきました | 1.426983 | 4 |
| この技術が発展すれば | 音声対話エージェントが身近な存在になってきました | 1.426983 | 4 |
| この技術が発展すれば | 人々と情報をつなぐ多くのインターフェースが | 1.426983 | 4 |
| 人々と情報をつなぐ多くのインターフェースが | 人間にとってより自然な形に変化すると考えられます | 1.426983 | 4 |
| このためには | 人間にとってより自然な形に変化すると考えられます | 1.426983 | 4 |
| このためには | 情報提供者にとってWebサイトを構築するのと同じくらい | 1.426983 | 4 |
| ユーザの発話の理解モデルを効率よく訓練する手法や | ユーザの雑談に対して自然に応答する手法の提案を通して | 1.426983 | 4 |
| ユーザの雑談に対して自然に応答する手法の提案を通して | 自然言語テキストデータは | 1.426983 | 4 |
| コンピュータにとっては記号の系列に過ぎませんが | 自然言語テキストデータは | 1.426983 | 4 |
| これらはもちろんデタラメな記号の並びではありません | コンピュータにとっては記号の系列に過ぎませんが | 1.426983 | 4 |
| これらはもちろんデタラメな記号の並びではありません | 統計的機械学習手法を用いて分析すると | 1.426983 | 4 |
| この技術を応用して | 統計的分析の観点からテキストを分析し | 1.426983 | 4 |
| この技術を応用して | トピックの分析 | 1.426983 | 4 |
| ソーシャルメディアの分析 | トピックの分析 | 1.426983 | 4 |
| ソーシャルメディアの分析 | 連歌を詠むAIなどの研究にも携わっています | 1.426983 | 4 |
| 現在は | 連歌を詠むAIなどの研究にも携わっています | 1.426983 | 4 |
| 人がAIに何かを教える | 現在は | 1.426983 | 4 |
| 人がAIに何かを教える | 訓練する | 1.426983 | 4 |
| には | 訓練する | 1.426983 | 4 |
| には | 大量のラベル付き訓練データを作成することが一般的ですが | 1.426983 | 4 |
| この負担を限りなく小さくすることで | 大量のラベル付き訓練データを作成することが一般的ですが | 1.426983 | 4 |
| この負担を限りなく小さくすることで | より多様な仕事をAIに任せられるようになると考えています | 1.426983 | 4 |
| Human | loopシステムによる機械学習モデルの効率的な構築手法や | 1.426983 | 4 |
| loopシステムによる機械学習モデルの効率的な構築手法や | 教師なし学習 | 1.426983 | 4 |
| 教師なし学習 | 転移学習に基づく外部知識を活用した機械学習モデル構築手法 | 1.426983 | 4 |