第112回 知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS) 発表募集

日時: 2017年11月24日(金)
場所: 慶應義塾大学 矢上キャンパス(〒223-8522 神奈川県横浜市港北区日吉3-14-1)
交通案内
テーマ: 「知識表現・知識獲得とその応用」および一般

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第112回 人工知能学会 知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS) 発表募集

日時:2017年 11月 24日(金)

場所:慶應義塾大学 矢上キャンパス
   〒223-8522 神奈川県横浜市港北区日吉3-14-1

テーマ:「知識表現・知識獲得とその応用」および一般

招待講演:「リソース指向型計算に基づくストリームデータマイニングの研究」
 山本 泰生 先生(山梨大学大学院 総合研究部 助教 JSTさきがけ研究員 (兼任))

※人工知能学会 合同研究会2017(2017年11月24日(金)〜25日(土))
での開催となります.

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第112回研究会では,昨年に引き続き「知識表現・知識獲得とその応用」について論文を募集致します.

知識表現・知識獲得は,人工知能研究における根幹的な問題の一つであり,
従来から盛んに研究が行われています.近年では,オントロジーによる
知識の構造化や,自然言語処理を用いた知識ベース・概念ベースの整理に加え,
深層学習を中心とした種々の知識や表現の獲得手法が多数提案され,
実システムへと応用されています.

実応用において,対象に特化した知識表現・知識獲得が重要であることは
疑う余地はありませんが,より汎用的な人工知能システムを実現するためには,
種々の知識を連携させるとともに,汎用的な知識の表現・獲得が必要不可欠です.

このような背景のもと,今回の研究会では,様々な分野における知識処理技術を
俯瞰するとともに,広く意見交換を行うことを念頭に,深層学習に基づく機械学習や
オントロジー構築に加え,自然言語処理や画像処理,エージェントなど,
多岐にわたる分野での知識の表現や獲得およびその応用に関する論文を募集します.

理論的な論文に限らず,実データを用いた応用や,知識を効率的に管理・
利用するためのデータベース技術,実システムの開発事例に関する論文も
歓迎いたします.

また,以上のトピックに限らず,知識ベースシステムに関する一般発表も
募集致します.


今回の研究会では,招待講演として
山梨大学大学院 総合研究部 助教 JSTさきがけ研究員 (兼任)の
山本泰生先生に,

 「リソース指向型計算に基づくストリームデータマイニングの研究」

というタイトルでご講演頂く予定です.

また今回の研究会は,人工知能学会 合同研究会2017での開催となります.
各種研究会への参加も可能となっておりますので,幅広い分野の研究者との
交流を広げる良い機会となると思います.是非,ご参加をご検討ください.

発表申込〆切: 2017年  9月 10日(日)
原稿〆切:   2017年 10月  6日(金)


※原稿のページ数は8ページ程度まででお願いいたします.
研究会原稿作成用スタイルファイルは以下のURLにあります.
http://www.ai-gakkai.or.jp/sig/sig-style/

なお,提出された概要が研究会の対象領域と大きく異なる場合や,
提出された論文が規定のフォーマットと異なる場合は,発表をお断り
することがありますのでご注意下さい.

発表申込/照会先:尾崎 知伸
日本大学 文理学部 情報科学科
E-mail: tozaki(at-mark)chs.nihon-u.ac.jp

以下の内容を電子メールで(メールの題目に【SIG-KBS】を入れてください)
上記発表申込先までお送りください.

1. 発表題目:
2. 著者(発表者に○):
3. 所属:
4. 著者連絡先
   住所: 〒
   氏名:
   電話番号:
   FAX番号:
   電子メールアドレス:
5. アブストラクト(50字程度):
6. 発表希望セッション:「知識表現・知識獲得とその応用」「一般」(いずれかを選択してください)
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人工知能学会の研究会資料(第一種)の扱いについて(2015年度より)

2015年4月以降に人工知能学会第一種研究会に投稿された研究会資料は
紙冊子に掲載されると同時に,学会事務局で資料ID(※1)を付与した上で
学会文献提供サイト「AI書庫」(https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/ )上のPDF
ファイルとして閲覧可能となります.

発行日(※2)から一年間は,一本あたり(非会員 600円+消費税,学会員 300
円+消費税,登録会員 0円)にて販売します.一年間の保留期間(エンバーゴ)後
は無料購読できるようになりオンライン公開されます.

なおAI書庫上のデータには,標準的な識別子(番号)は付与されませんが,一般的
な検索エンジンや国立情報学研究所が提供するCiNiiなどから容易に検索できる
ようになります.

(※1)研究会資料ID付与規則の変更(2015年度より)

 研究会資料ID(論文ID)の付与ルールを下記のように統一しました.
  資料ID: [研究会名略称]-[巻(3桁)]-[号(2桁)]       例:SIG-SWO-021-03
  巻: 研究会の通算の開催回数           例:21
  号: 特定の回での論文の発表順         例:3
  頁: 研究会毎に以下の何れかのポリシーで付与する.
 A) 各回でページナンバリングしている場合は,そのページ情報を使用
 B) そうでない場合には、発表毎に「pp. 1-論文のページ分量」

(※2)紙媒体の奥付に記載された発行日

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