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SUMMARY:第10回ステアラボ人工知能セミナー
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/62195
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n千葉工業大
 学 人工知能・ソフトウェア技術研究センター (ステア
 ラボ) では、機械学習、自然言語処理、画像処理等の
 人工知能分野の研究者をお招きし、最先端の研究につ
 いてご講演していただく「ステアラボ人工知能セミナ
 ー」を定期的に開催しています。\n記念すべき第10回目
 の今回は、自然言語処理分野においてご活躍されてい
 るNTTコミュニケーション科学基礎研究所の林克彦先生
 をお招きします。\nどなたでも無料でご参加いただけ
 ます。\n参加申込みの抽選結果は6月9日にお知らせいた
 します。その後、座席に余裕がある場合は先着順でセ
 ミナー当日まで申込みを受け付けます。\n日時\n2017年6
 月23日 (金) 15:00-16:30\n場所\n東京スカイツリータウン (R)
  ソラマチ8F\n千葉工業大学東京スカイツリータウン (R) 
 キャンパス\n講演者\nNTTコミュニケーション科学基礎研
 究所 林克彦先生\n講演タイトル\n知識グラフの埋め込
 みとその応用\n講演概要\n情報検索，自然言語処理，バ
 イオインフォマティクスなどの分野では知識グラフの
 構築が活発に行われてきた．\n知識グラフでは知識を
 ドメイン内の概念と概念の間の関係で記述し，それを
 グラフとして表現する．\n例えば，語彙間の関係を記
 述したWordNetやFreebaseは知識グラフの代表的な例であり
 ，情報抽出，質問応答などへの応用が期待されている
 ．\nこのような知識グラフは一般に大規模であるが，
 本来登録されているべき知識の多くが欠落しているな
 ど不完全であることが知られている．\nそのため，近
 年では関係データ学習/リンク予測法を拡張することで
 ，このような欠落を自動的に補完する技術が研究され
 てきた．\n知識グラフの関係データ学習は一般に3次隣
 接テンソルの低ランク近似(埋め込み)の問題として解
 かれるが，知識グラフ特有の問題からCP分解などの単
 純なテンソル分解では上手くモデル化できないことが
 わかってきている．\nここでは知識グラフ特有の問題
 について整理し，その問題を克服するために提案され
 たいくつかの手法についてまとめる．
LOCATION:東京スカイツリータウン ソラマチ8F 東京都墨田
 区押上１丁目１−２
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