筑波大学機械学習・言語理解研究室（若林研究室）です．本研究室では，人間の複雑な判断作業を小さなタスクに分解し，クラウドソーシングによる手分け作業を活用することで，より信頼性の高いAIを構築する手法に関する研究を行っています．ランサーズでは，主にデータチェック，判断，評価，短文作成などのタスクを依頼して，その結果をより良いAI構築手法に関する実験に活用させて頂いております．クラウドソーシングの結果を活用したこれまでの研究成果は，例えば以下の論文に掲載されています．
福田 拓也, 若林 啓 : 雑談システムにおけるTwitterデータからの統計的バックチャネル応答抽出手法. 人工知能学会論文誌, Vol.33, No.1, pp.DSH-H_1-10, 2018.1
Masanori Kimura, Kei Wakabayashi, Atsuyuki Morishima : Batch Prioritization of Data Labeling Tasks for Training Classifiers. Proceedings of the 8th AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing, pp.163-167, 2020.10
Ayame Shimizu, Kei Wakabayashi : Examining Effect of Label Redundancy for Machine Learning using Crowdsourcing. Proceedings of the 23rd International Conference on Information Integration and Web Intelligence, 2021.11
本研究室の取り組みにご賛同頂ける方にご協力頂けると幸いです．よろしくお願い致します．
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IT・通信・インターネット
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- 2015年5月12日
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返答の適切さを評価する R7
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