患者レジストリを二次利用した潜在的患者ニーズの自動抽出方法の検討
考虑使用二级患者登记系统自动提取潜在患者需求的方法
基本信息
- 批准号:20K07206
- 负责人:
- 金额:$ 2.75万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2020
- 资助国家:日本
- 起止时间:2020-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
近年,市民参画型の必要性は社会の場でも議論されている.しかしながら,日本ではハイコンテクスト文化の影響もあり,一般市民が文脈(コンテクスト)に頼らずに率直な意見を明確な言葉として表現することには不慣れである.そのため,一般市民の声を政策や様々な製品開発等へ反映することは容易ではない.本研究では,話し言葉から発話者の潜在的ニーズを予測するための機械学習モデル構築,及びニューラルネットワークを用いて単語をベクトル変換する手法である Word2Vecモデルを用いて機械学習モデルの精度改善を検討した.予備検討では,機械学習モデルの精度比較を行い,最適なモデルを選択した.本調査では,Word2Vecモデルを用いて同義語辞書を作成し,この辞書を使用して同一の特徴量に変換し学習を行う新手法を検討した.新手法の適応の有無で機械学習モデルの精度比較を行った.予備検討でのモデル選定実験の結果,モデル精度は xgboost で F 値 0.54 と最も高く,本調査では,モデル精度は同義語辞書ありで F 値 0.61,なしで F 値 0.54 であり,Word2Vecモデルを用いた同義語辞書の適応が機械学習モデルの精度改善に寄与した.
In recent years, the necessity of citizens' participation in the painting type has been discussed in social fields such as で で, されて and る. し か し な が ら, Japan で は ハ イ コ ン テ ク ス ト culture influences の も あ り, ordinary citizens が context (コ ン テ ク ス ト) に 頼 ら ず に directness な opinion を clear な said leaf と し て performance す る こ と に は wonted れ で あ る. Sound そ の た め, ordinary citizens の を policy や others 々 な products open 発 etc へ reflect す る こ と は easy で は な い. , this study で は words し word か ら 発 words の potential ニ ー ズ を be す る た め の rote learning モ デ ル constructs, and び ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク を with い て 単 language を ベ ク ト ル variations in す る gimmick で あ る Word2Vec モ デ ル を with い て rote learning モ デ ル の precision improved を beg し 検 た. In preparation, 検 is discussed for で た, and the accuracy of machine learning is compared in モデ and た. The most suitable なモデ and を are selected as 択 and た. This survey で は, Word2Vec モ デ ル を with い て synonym dictionaries を し consummate, こ の dictionaries を use し て same の, 徴 quantity に variations in line し learning を う を twist to beg し 検 た. The new technique is suitable for 応, and there is で machine learning モデ. The accuracy comparison of を lines った. Beg で reserve 検 の モ デ ル be selected 験 の results, モ デ ル precision は xgboost で F nt 0.54 と most high も く, this survey で は, モ デ ル precision は synonym dictionaries あ り で F nt 0.61, な し で F nt 0.54 で あ り, Word2Vecモデ を を use モデ た synonym dictionary <s:1> suitable 応が machine learning モデ <s:1> precision improvement に sent to た た.
项目成果
期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
S3 ナルコレプシー患者の声を反映した 医療環境の実現に向けて: 臨床医として開発医師として
S3 实现反映发作性睡病患者心声的医疗环境:作为临床医生和发展医生
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:宮本晃洋;河野裕允;根来亮介;藤田卓也;佐々木剛
- 通讯作者:佐々木剛
S3 ナルコレプシー患者の声を反映した 医療環境の実現に向けて: ナルコレプシー患者やその家族が抱えている潜在的ニーズの実態調査
S3 实现反映发作性睡病患者心声的医疗环境:发作性睡病患者及其家属的潜在需求调查
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:山田尚生;根来亮介;河野裕允;藤田卓也;種村菜奈枝
- 通讯作者:種村菜奈枝
口語テキストでの発話者の潜在ニーズ予測とその可視化 - Word2Vecモデルを用いた機械学習モデルの精度改善に関す る検討 -
口语文本中说话者潜在需求的预测与可视化——利用Word2Vec模型提高机器学习模型准确性的研究——
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:種村菜奈枝;町井湧介;佐々木剛;荒木通啓;佐藤淳子;千葉剛
- 通讯作者:千葉剛
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種村 菜奈枝其他文献
種村 菜奈枝的其他文献
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