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論文・著書情報


タイトル
和文:状況のリスク比分析 
英文: 
著者
和文: 尾崎 正明, 内山 瑛美子, 西田 佳史.  
英文: 尾崎 正明, 内山 瑛美子, Yoshifumi Nishida.  
言語 Japanese 
掲載誌/書名
和文:人工知能学会全国大会論文集 
英文: 
巻, 号, ページ Vol. JSAI2021    No. 0    pp. 3J1GS6a03-3J1GS6a03
出版年月 2021年6月8日 
出版者
和文:一般社団法人 人工知能学会 
英文: 
会議名称
和文: 
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開催地
和文: 
英文: 
アブストラクト <p>学校現場における事故数はここ数年変化が無く、現状の傷害予防策は不十分であると考えられている。一方、事故状況を記述したビックデータは様々な分野で記録されてきているが、これらのビックデータを用いて介入すべき状況を明らかにすることで、傷害予防の介入をデザインする方法論は確立されていない。本研究では、最近利用可能となってきている自然言語処理技術である分散表現と、疫学分野の基本的な指標であるリスク比を統合した新たな手法として状況リスク比分析法を提案する。提案手法は、状況を、ターミノロジーのレベル、事故の前後関係（事故プロセス）のレベルなどの様々な粒度で包括的に分析可能にする手法である。具体的には、事故の状況を記述したテキストデータを、分散表現を利用して類似したターミノロジーや、類似した事故状況ごとにリスク比を計算し、リスク比が高い危険な事故状況を抽出する。本研究では、本手法の検証に日本スポーツ振興センターの災害給付制度により収集された日本の学校事故の悉皆データに相当するビックデータを使用し、介入が必要と考えられる危険な事故状況の抽出を行った。</p>

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