Development of a System for Collecting Context Data for Large-Scale Inverse Reinforcement Learning

开发用于大规模逆强化学习的上下文数据收集系统

基本信息

  • 批准号:
    17K00295
  • 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:
    2017
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2017-04-01 至 2022-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Pitfalls of Current AI Helping To Analyze Japanese Tweets
当前人工智能帮助分析日语推文的陷阱
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Rafal Rzepka;Yuki Katsumata;Kenji Araki;Rafal Rzepka
  • 通讯作者:
    Rafal Rzepka
Retrieving Metaphorical Sentences from Japanese Literature Using Standard Text Classification Methods
使用标准文本分类方法从日本文学中检索隐喻句子
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Mateusz Babieno;Sho Takishita;Rafal Rzepka and Kenji Araki
  • 通讯作者:
    Rafal Rzepka and Kenji Araki
AI Ethics for Developers, Users and Legislators - Problems and Solutions
面向开发人员、用户和立法者的人工智能道德规范 - 问题和解决方案
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Xiaodong Liu;Rafal Rzepka;Kenji Araki;Rafal Rzepka;Rafal Rzepka
  • 通讯作者:
    Rafal Rzepka
Evaluating Classification Methods for Recognizing Figurative Expressions Within Japanese Literary Texts
评估识别日本文学文本中的比喻表达的分类方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Mateusz Babieno;Rafal Rzepka and Kenji Araki
  • 通讯作者:
    Rafal Rzepka and Kenji Araki
From Signals, through Words, to Safe Behavior - Value Alignment by Human Experience Analysis
从信号、言语到安全行为 - 通过人类经验分析进行价值调整
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Mateusz Babieno;Sho Takishita;Rafal Rzepka and Kenji Araki;首藤聖矢,ジェプカ・ラファウ,荒木健治;Rafal Rzepka and Kenji Araki;Rafal Rzepka and Kenji Araki;Rafal Rzepka and Kenji Araki;Rafal Rzepka
  • 通讯作者:
    Rafal Rzepka
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カテゴリ別関連度最大化手法に基づく学校非公式サイトの有害書込み検出
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  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
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    新田大征;桝井文人;Ptaszynski Michal;木村泰知;Rzepka Rafal;荒木健治
  • 通讯作者:
    荒木健治

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  • 发表时间:
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