若林 啓(ワカバヤシ ケイ)
- 論文
- Effect of Label Redundancy in Crowdsourcing for Training Machine Learning Models
Shimizu Ayame; Wakabayashi Kei
Journal of Data Intelligence/3(3)/pp.301-315, 2022-08 - HAEM: Obtaining Higher-Quality Classification Task Results with AI workers
Yamashita Yu; Ito Hiroyoshi; Wakabayashi Kei; Kobayashi ...
14th ACM Web Science Conference 2022 (WebSci’22)/pp.118-128, 2022-06 - 対話型連歌システムにおける文脈を考慮した句の返答手法の検討
西村 純; 若林 啓; 綿抜 豊昭
第３６回人工知能学会全国大会論文集, 2022-06 - システム1に駆動された質問生成に基づくヒューマンインザループによるシステム2の構築
清水 綾女; 若林 啓; 松原 正樹; 伊藤 寛祥; 森嶋 厚行
第３６回人工知能学会全国大会論文集, 2022-06 - 後段タスクの精度向上のためのマルチレベルな分かち書きの最適化
小田倉 史麿; 若林 啓
第３６回人工知能学会全国大会論文集, 2022-06 - Robust Slot Filling Modeling for Incomplete Annotations using Segmentation-Based Formulation
Wakabayashi Kei; Takeuchi Johane; Nakano Mikio
人工知能学会論文誌/37(3)/pp.IDS-E_1-12, 2022-05 - 大学生のTwitter使用における感情表現，トピックと幸福感の関係
叶 少瑜; 若林 啓; 周 子楷
電子情報通信学会誌研究報告(信学技報)/121/pp.37-42, 2022-03 - 人間+AI Crowdの相互作用によるタスク結果品質の管理手法
小林 正樹; 若林 啓; 森嶋 厚行
日本データベース学会和文論文誌/20-J(2), 2022-03 - Topic Modeling using Jointly Fine-tuned BERT for Phrases and Sentences
Zhou Zikai; Wakabayashi Kei
第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム論文集, 2022-02 - Human+AI Crowd Task Assignment Considering Result Quality Requirements
Kobayashi Masaki; Wakabayashi Kei; Morishima Atsuyuki
Proceedings of the 9th AAAI Conference of Human Computation and Crowdsourcing (HCOMP2021)/pp.97-107, 2021-11 - Active Learning for Extracting Technical Terms Covering Multiword Phrases
Odakura Fumimaro; Kobayashi Koga; Wakabayashi Kei
Proceedings of the 23rd International Conference on Information Integration and Web Intelligence/pp.311-318, 2021-11 - Efficient Training Method for Phrase Extraction Models using Natural Language Explanations
Saito Ryosuke; Kobayashi Koga; Wakabayashi Kei
Proceedings of the 23rd International Conference on Information Integration and Web Intelligence/pp.288-295, 2021-11 - Examining Effect of Label Redundancy for Machine Learning using Crowdsourcing
Shimizu Ayame; Wakabayashi Kei
Proceedings of the 23rd International Conference on Information Integration and Web Intelligence/pp.87-94, 2021-11 - Segmentation-Based Formulation of Slot Filling Task for Better Generative Modeling
Wakabayashi Kei; Takeuchi Johane; Nakano Mikio
Proceedings of the 12th International Workshop on Spoken Dialog System Technology/pp.17-31, 2021-11 - Document Selection for Transfer Learning in Abstractive Summarization
Shirai Masato; Wakabayashi Kei
Proceedings of the 10th International Congress on Advanced Applied Informatics/pp.394-399, 2021-07 - Drifting and Popularity: A Study of Time Series Analysis of Topics
Khan Muhammad Haseeb UR Rehman; Wakabayashi Kei
Proceedings of the Seventh International Conference on Big Data, Small Data, Linked Data and Open Data/pp.16-22, 2021-04 - ゼロショット文書分類向けの情報源領域から学習データの選択手法
大畑 直輝; 白井 匡人; 若林 啓; 劉 健全
第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム論文集, 2021-03 - 自然言語教示によるフレーズ抽出器の学習に関する研究
齊藤 亮将; 小林 滉河; 若林 啓
第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム論文集, 2021-03 - クラウドソーシングによる訓練データセット構築における最適な冗長度の検証
清水 綾女; 若林 啓
第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム論文集, 2021-03 - 二重過程理論による説明可能なAI開発手法の提案
内田 輝; 松原 正樹; 若林 啓; 森嶋 厚行
第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム論文集, 2021-03 - 能動学習による複合語を考慮した専門用語抽出
小田倉 史麿; 小林 滉河; 若林 啓
第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム論文集, 2021-03 - 人間+AIクラウドの相互作用によるタスク結果品質の管理手法
小林 正樹; 若林 啓; 森嶋 厚行
第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム論文集, 2021-03 - Analyzing Searching Behavior in Online Shopping Sites based on Product-Specificity of Query Words
Wakabayashi Kei; Ou Genkou; Satoh Tetsuji
International Journal of Service and Knowledge Management International Institute of Applied Informatics/4(2)/pp.1-18, 2020-12 - Human-in-the-loop Approach towards Dual Process AI Decisions
Uchida Hikaru; Matsubara Masaki; Wakabayashi Kei; Morishi...
Proceedings of 2020 IEEE International Conference on BigData (BigData)/pp.3096-3098, 2020-12 - Mitigating Effect of Dictionary Matching Errors in Distantly Supervised Named Entity Recognition
Kobayashi Koga; Wakabayashi Kei
Proceedings of the 22nd International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services/pp.111-114, 2020-11 - さらに表示...
- Effect of Label Redundancy in Crowdsourcing for Training Machine Learning Models