2017 Fiscal Year Research-status Report
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16K00022
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| Research Institution | Okayama Prefectural University |
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Principal Investigator |
但馬 康宏 岡山県立大学, 情報工学部, 准教授 (00334467)
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2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 形式文法 / クラスタリング / 不完全情報ゲーム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度はアルゴリズムの新たな適用先として、電子化された料理レシピのマイニングに対する応用を模索した。本研究は生成モデルや識別モデルのもとで考えられている統計的な学習手法を文法推論のアルゴリズムの中に取り込むことにより、実問題において有益な文法推論アルゴリズムを開発することを主目的としているが、アルゴリズムの適用先をより深く理解することが新たなアイデアの実現に有益であると考えられるためこのアプローチをとった。電子化されたレシピのうちでも特に学校給食データは、管理栄養士の献立作成のもとに作られているデータであるため雑音が少なくマイニング対象としては整ったデータであるが、正解データの作成しやすさから分析対象とした。本年度の研究では、栄養価と利用食材の関連をテキストデータのクラスタリング処理を中心に分析を行った。その結果、データ間の関連を特徴付けることはできたが、時系列データとしての処理手法につなげるまでには至らなかった。これは、現段階での処理は献立ことに独立したデータとして扱ったためであり、今後時間に関する情報も取り入れることにより文法推論アルゴリズムの応用先として検討することができる。さらに、前年度の研究に引き続き不完全情報ゲームに対する応用としてコンピュータ大貧民に対するプログラムの特徴を見つけ出す分析を行った。特にこのゲーム特有な条件である席順と強さについて分析し、系列データとして扱う場合に考慮しなければならない条件を明らかにした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
あらたな応用先の分析、およびその分析対象の既存手法による分析を行っている段階であるため、やや遅れているとした。しかし特に不完全情報ゲームに対する手の選択において文法推論アルゴリズムを適用する範囲が絞られた点が本年度の研究で得られた知見となった。
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| Strategy for Future Research Activity |
不完全情報ゲームのヒューリスティックなアルゴリズムに対して、相手の特徴を文法推論アルゴリズムで特徴付けることにより実験的に求めていたパラメータを機械学習のアプローチによる決定方法に置き換えることができるため、その手法を実装することが今後の課題となる。実装に当たっての問題点は本年度の研究である程度洗い出せたため、今後は実施とその効果の検討が課題となる。さらに、効果の検討方法も勝敗のみならずゲームのポイントとなる手を定量的に判断できればより詳細な分析が可能であるため、新たな研究課題となりえる。
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| Causes of Carryover |
計算機環境の充実を図ったが、より良い性能の機器を次年度に購入したほうが実験効率が上がると判断したため利用を控えた。次年度は交付額が研究期間中もっとも少ないため、利用を控えたことにより効果的な運用が可能である。したがって、利用計画は従来どおり計算機環境の充実と旅費への充当である。
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