【10本紹介】エンジニアの方におすすめのAI論文まとめ

2019年11月25日

AI研究において、データ収集と同じくらい重要なのは論文を読むことです。開発や導入方法をより理解するために、最新の論文を読むべきです。今回は、Lionbridgeチームが選んだ、最新のAI論文を10本紹介します。

 

機械学習の論文

Anomaly Detection for an E-commerce Pricing System (異常検知システムで企業の信頼を守る)
著者: Jagdish Ramakrishnan, Elham Shaabani
ECサイトの運営者は商品一つ一つに手動で価格付けを行うのは無理があるため、価格付けシステムが便利でしょう。世界最大のスーパーマーケットチェーンであるWalmartは価格付けシステムと同時に、謝り防止に異常検知システムも導入しました。教師あり学習モデルと教師なし学習モデルの両方を設置しました。

NGBoost: Natural Gradient Boosting for Probabilistic Prediction(予測の不確かさを扱える新しい勾配ブースティング「NGBoost」)
著者: Tony Duan, Anand Avati, Daisy Yi Ding, Sanjay Basu, Andrew Y. Ng, Alejandro Schuler
NGBoost(natural gradient boosting; 自然勾配ブースティング)は勾配ブースティングの派生アルゴリズムであり、複数の分布パラメータの推定を通して不確かさを推定できます。天気予報や医療などで活用されます。

 

自然言語処理の論文

The Risk of Racial Bias in Hate Speech Detection(ヘイトスピーチ検出における人類バイアスの危険)
著者: Maarten Sap, Dallas Card, Saadia Gabriel, Yejin Choi, Noah A. Smith
人間アノテーターが慣れていない方言が、ヘイトスピーチ検出モデルにおいて人種差別に繋がってしまう理由を説明します。

What Does BERT Look at? An Analysis of BERT’s Attention
著者: Kevin Clark, Urvashi Khandelwal, Omer Levy, Christopher D. Manning
BERTというAttention機構を用いたモデルが自然言語処理の分野で幅広く使用されています。この論文では、一般的にAttention機構が何を見ているのか、そしてBERTのAttention機構が何を見てるのかが記載されています。

Inside NLP: How Small Players Help Build the Biggest Search Engines (自然言語処理の舞台裏: 世界大手の検索エンジンの構築を助ける中小企業たちの役割)
著者: Lionbridge AI, Basis Technology
最後に宣伝になりますが、検索エンジンを更新するために必要なデータセット、ソフトウェア、そしてITソリューションについて、ベイシス テクノロジー株式会社と共著でホワイトペーパーを公開しております。

 

医療におけるAIの論文

Artificial Intelligence and the Future of Psychiatry: Insights from a Global Physician Survey (AI時代における精神医学)
著者: P. Murali Doraiswamy, Charlotte Blease, Kaylee Bodner
精神医学におけるAI活用には大きく期待されています。この論文では、22カ国に渡る791人の医師に「AIが医師の仕事を完全に取って代わることが可能か」についてインタビューしました。

Validation of a deep learning mammography model in a population with low screening rates (低スクリーニング率の患者層における深層学習の乳房超音波検査モデルの検証)
著者: Kevin Wu, Eric Wu, Yaping Wu, Hongna Tan, Greg Sorensen, Meiyun Wang, Bill Lotter
医療におけるAI活用といえば、より多くの患者が治療を受けやすくなると期待されています。しかし、医療分野におけるAIモデルに使われるトレーニングデータは、データを収集するための資源を持っている、裕福な患者から集められています。トレーニングデータにおける偏りの影響を検討しました。

 

感情分析の論文

Sentiment Analysis for Arabic in Social Media Network: A Systematic Mapping Study (アラビア語のソーシャルメディアにおける感情分析)
著者: Mohamed Elhag M. Abo, Ram Gopal Raj, Atika Qazi, Abubakar Zakari
ソーシャルメディアやIoTの時代の中、アラビア語の感情分析はテキストマイニングの研究の中で注目されています。様々なサービス、商品、時事問題に関する、ユーザーの感情を引き出すために利用されています。

Can Sentiment Analysis Reveal Structure in a Plotless Novel?(起承転結がない小説に感情分析をかけました)
著者: Katherine Elkins, Jon Chun 
現代文学の小説は伝統的な起承転結から離れています。このAI論文では、ヴァージニア・ウルフの小説「灯台へ(To the Lighthouse)」に感情分析をかけました。

 

その他、おすすめのAI論文

Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving(自動運転AIにおけるLiDARとステレオカメラの3D検出法)
著者: Yan Wang, Wei-Lun Chao, Divyansh Garg, Bharath Hariharan, Mark Campbell, Kilian Q. Weinberger
3D物体検出は自動運転に欠かせない技術です。正確なLiDAR技術を使えば、自動運転AIも正確に物体検出を行うことができます。LiDARより安価なステレオカメラも存在しますが、精度も低くなってしまいます。このAI論文では、ステレオカメラとLiDARの精度のギャップの原因を取り上げます。

 

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