Wi-Fiパケットセンサーデータとトピックモデルによる人々の活動の特徴抽出
人流調査にも用いられるWi-Fiパケットセンサーデータに,文書データの解析手法であるトピックモデルを適用し,主に中心市街地等の人が集まる場所での人々の活動の特徴を抽出する手法です.この手法を用いてコロナ禍前後の人々の活動の特徴(通勤通学や週末夜の繁華街の活動など)を抽出し,それらの変化を把握することができました.この手法は,対象エリアの複数個所に設置したセンサーで継続的に取得したデータがあれば適用することができます.
英作文を書いていて「この英単語はこのタイミングで使っていいのかな?」と迷うことは多くの英語学習者に共通する悩みだと思います。一方,どの英単語がどの文脈で使用できるかどうかを調べるのは簡単ではなく,結果的に馴染みのある単語を繰り返し使ってしまう傾向にあることが様々な研究で報告されています。本研究では,英語学習者が様々な単語の適切な使い方を学習できるように,近年注目を集めている言語理解AI(GPT・BERT)を活用して,様々な用例や類語の関係性を視覚化することのできる「単語使い分けマップ」の開発を目指しています。
論文
「スマートフォンを用いた新たな英単語学習の検討―Google FormとKahoot!を組み合わせた授業実践をふまえて―」(2021)『e-Learning教育研究』15p.13-24.
「ニューラルネットワークを活用した類語検索システムの開発—シソーラスにお ける形容詞goodの記述との比較— 」(2023)『e-Learning教育研究』17p.13-24.
「【最優秀論文賞受賞】外国語学習者のための語彙学習支援ツールの開発―文章生成 AI の活用による新たな試み―」(2023)『2023PCカンファレンス論文集』p.128-131.
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