Application of Quantum Boltzmann Machine Learning to Word-to-Word Correlation Analysis in ICT Inquiry Email
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- Aoyama Shigeyoshi
- Information Media Center, Tokyo University of Agriculture and Technology
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- Nagashima Kazuhei
- Information Media Center, Tokyo University of Agriculture and Technology
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- Nemoto Takahiro
- Information Media Center, Tokyo University of Agriculture and Technology
Bibliographic Information
- Other Title
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- 量子アニーリングによるICT問い合わせメールの単語間相関分析へのボルツマン機械学習の適用
Abstract
<p>近年,AIや機械学習技術の急速な発展により,生成AI,チャットボットやAIスピーカなど,人間生活をサポートするための情報技術の進展が著しい.また,最近では,量子コンピュータの開発の進展が,更にAIや機械学習の処理性能を加速させていく情報技術の一つとして大きく期待されている.その中でも,量子アニーリングマシンは,古典コンピュータよりも組合せ最適化問題等を高速に解く量子コンピュータとして注目を浴びている.また,既に,D-Waveシステム社により実装されており,年々,着実に性能をあげて,5000量子ビット程度のものも実用化されている.大学の情報系センターにおいても,サイバーセキュリティ攻撃やインシデントの分析,ネットワークのログ分析,ネットワーク機器配置の最適化など,量子アニーリングマシンの適用により高速な分析が可能になるものが多数ある.本研究では,その中から,ユーザの問い合わせメールの分析を視野に,量子アニーリングマシンの適用可能性について検討し,その適用事例として問い合わせメール内の頻出単語間の相関を量子機械学習により分析する.</p>
Journal
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- Journal for Academic Computing and Networking
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Journal for Academic Computing and Networking 27 (1), 82-88, 2023-11-27
Academic eXcange for Information Environment and Strategy
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Details 詳細情報について
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- CRID
- 1390298278371687040
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- ISSN
- 24337595
- 13432915
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- JaLC
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- Abstract License Flag
- Disallowed