A Study on High Quality Dataset Construction for Multitask Learning

• Project/Area Number: 24K03044
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related; Basic Section 60080:Database-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60080:Database-related , Basic Section62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: Gifu University
• Principal Investigator: 鈴木 優 岐阜大学, 工学部, 准教授 (40388111)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 灘本 明代 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (30359103) ; 波多野 賢治 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (80314532)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2027: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2026: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2025: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2024: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
• Keywords: クラウドソーシング / 機械学習 / マルチタスク学習 / ラベル不均衡問題 / 評判分析

Outline of Research at the Start

本研究では，マルチタスク学習と呼ばれる方法で機械学習の精度向上に必要なデータセットの構築を行う．マルチタスク学習では，二つ以上の問題をまとめて解くことによって精度が向上することが知られているが，どのような問題を組み合わせると精度が向上するかは自明ではない．そこで，相性の良い問題，悪い問題の傾向について明らかにすると共に，データセットの構築を行うことがこの研究の目的である．クラウドソーシングによりデータセットを構築することにより，安価で高精度なデータセット構築が可能となる．評判分析を一つのテストケースとして用い，既存手法で60%程度の精度であったものを80%程度まで向上させることを目指す．