| Project/Area Number |
18K11452
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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| Research Institution | Osaka Institute of Technology |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小林 一郎 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 教授 (60281440)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | 規則適合判定技術 / 規則適合判定 / アテンションモデル / ニューラルネットワーク / 深層学習 / 含意関係認識 / 重み付き構文木 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In order to create a society in which robots and other devices can correctly understand and follow rules written in the language that humans use every day, we aim to establish a technology that automatically judges whether or not matters written in text conform to rules based on rules written in text. In this study, as an example, we took up the driving test for a standard car license, created large-scale evaluation data, and developed a rule conformance judgment technique using a large-scale general-purpose language expression model. We clarified that the technique can automatically learn a more accurate model than the conventional method, based on the ratio of synonyms included.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、自然言語で書かれた規則に基づき、現在の状況を自然言語で表した文が規則に合致するか否かの適合判定を高精度に行う技術を実現しようとしている。技術的には、汎用言語表現モデルによる深層学習技術を用いて、使用されている知識が一定の枠内になる限られたドメインについて、自然文で書かれた規則に基づく規則適合判定モデルの自動学習を実現するものである。本研究の目指す規則適合判定技術は、これから人間社会に普及する可能性の高い自動運転車や自律型ロボットが法令を順守しながら人間社会の中で活動するために必要不可欠な技術として社会的な意義を持つ。
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