MADOS
アプリケーション仮想共有機構

生成型の手法では,Encoder-Decoder言語モデルを用いてアブストラクトからタイトルを生成する.アブストラクトの各単語をEncoderによりEncodeし,終端記号が入力されるとDecodeを開始する.Decoderでは入力された単語と一つ前の時刻の隠れ層から次に生成する単語を決定する.また,アブストラクト中の未知語に対応するために,Pointerを用いてアブストラクト中の単語を指す.Pointerにおいては,Attentionベクトルに対して直接Softmax関数を適用することでEncode時のある一時刻,すなわちアブストラクトの一単語を指す.

抽出型の手法では,アブストラクトから抽出した単語とテンプレートを併用して論文タイトルを生成する. 抽出型手法では,アブストラクト中の各単語をタイトルに出現するか出現しないかの二値に分類する. RNNにより単語の情報に加えて文脈の情報が付与されるため,適切な分類が可能になると考えられる. また,抽出型手法では,アブストラクトから単語の抽出を行うので,未知語の存在を考慮する必要はない. アブストラクトの各単語についてEncoderによりそれまでの単語をEncodeする. Encodeされたベクトルに対してSoftmax関数を適用することでタイトルへの出現の有無を分類する.

 本システムではエディタであるピアノロールを各楽器ごとに表示を行う.楽譜内のノーツ(音符)のデータが同期されて,他の編曲者が入力したノーツがリアルタイムに反映される.ノーツの色はユーザごとに分けられる.楽譜内のデータが同期されることで,他のユーザの作業箇所が目で見て把握できるようになる.
 また,楽譜エディタ上にコメントを残す機能が搭載されている.コメントされた箇所には吹き出しのアイコンが表示され,そのアイコンをクリックすることでコメントを表示させる.曲を見直す際に,他の編曲者がどのような意向で編曲したか,コメントを確認することで容易に把握できる.

Kyo-on!
協調編曲のための同期型楽譜エディタ
GraceKelly
ウィンドウ透過システム
実行例はエージェントとユーザが対話している中でエージェントから楽曲を推薦されている様子である。 Aはエージェントとユーザとのチャットログであり、B、Cはエージェントから推薦された楽曲、Dでその楽曲を再生できる。Eはユーザのムードを示しており, Fはエージェントを退出させる扉である。HとIは推薦エージェントである。

本システムを利用する場合,まず講師が,講師の作業画面(講師が操作するコンピュータのディスプレイ)に表示されたウィンドウを選択する.選択されたウィンドウは,講師の公開画面(外部ディスプレイ)や受講者の画面(受講者が操作するコンピュータのディスプレイ)にも表示されるようになる.通常はウィンドウ同士が重なると,ウィンドウの一部分または全体を見ることができなくなってしまう. しかし,本システムによって選択されたウィンドウは,たとえ講師の作業画面では隠れて見えなくなっていても,講師の公開画面や受講者の画面では常にウィンドウの全体を表示することができる.