2017 Fiscal Year Research-status Report
クラウドソーシングと集合知を活用した文献探索手法の研究開発
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16K00445
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
韓 東力 日本大学, 文理学部, 教授 (10365033)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 機械学習 / クラウドソーシング / アノテーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、論文間参照ネットワークを利用した文献探索に焦点を当て、論文間参照理由を参照ネットワークに付与することにより、起点論文の関連文献を効率よく探索する手法を開発し、その効果を実験により検証することを目的としている。昨年度は従来型の機械学習にによる論文間参照理由の自動判定を行ったが、今年度は判定精度の向上を目指し、深層学習を導入してみた。その結果、著しい改善が見られなかった。これには、二つの原因が考えられる。一つ目の原因は学習データのスケールにあると思われる。従来型の機械学習に比べ、深層学習の場合は学習データが少ないと不利な局面に陥りやすい。今後は学習データの自動拡充を試みる予定である。もう一つの原因は活性化関数とパラメータにあると思われる。今後は様々な活性化関数を試しながら、パラメータの調整が精度に及ぼす影響を明らかにしたい。今年度は論文間参照ネットワークの構築と文献探索者の探索目的を参照理由に置き換える仕組みの開発を行い、論文間参照理由にもとづく文献探索システムを実装した。システムを利用しての実験がまだ進行中で、結論を述べることが出来かねるが、内部検証ではかなりの有効性があることが示唆されている。さらに、今年度は国内外の研究機関にて積極的に研究情報を収集しながら、複数の国際会議で研究発表を行い、本研究の目的やプロジェクトの進捗状況、及び研究成果が社会にもたらす意義などについて詳しく述べた。会議参加者の多くは本研究への興味を示し、他分野における本研究手法の利用可能性や共同研究できないかなどの問い合わせを受けた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度の主な研究目標である深層学習による論文間参照理由の自動判定が予定通り開発された。学習データのスケールやパラメータの調整などが不足しているため、期待していた精度向上が見られたなかったが、問題点がはっきりしているので、今後はこれらの問題点に着目して改善手法を模索していく。また、論文間参照ネットワークの構築と文献探索者の探索目的を参照理由に置き換える仕組みの開発を行い、論文間参照理由に基づく文献探索システムを実装した。システムを利用しての評価実験がまだ進行中で、結論を述べることが出来かねるが、内部検証ではかなりの有効性があることが示唆されている。複数の国際会議で行われたシステムデモストレーションでも積極的な評価をいただいている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は深層学習により論文間参照理由の自動判定を試みたが、学習データのスケールやパラメータの調整などが不足しているため、期待していた精度向上が見られたなかった。今後はこれらの問題点に着目して改善手法を模索していく。また、論文間参照理由に基づく文献探索システムを実装したが、システムを利用しての評価実験がまだ終了していない。今後は評価実験の手法を調整しながら、なるべく多くのフィードバックを収集し、システムの利用満足度を向上させていく。さらに、各種研究機関や国際会議などで得た反響を受け、今後は国内外に向けて、本研究についての情報発信を一層強めていきたい。
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| Causes of Carryover |
（理由）
深層学習実施用にワークステーションの新規購入を計画していたが、機種選定に時間がかかってしまい、一般ＰＣにより代用していた。
（使用計画）
やはり一般のＰＣで深層学習を行うのにスペックが足りず、実行スピードがかなり遅くなるため、パラメータを繰り返して変更しながらその影響を測るには、深層学習用のワークステーションを新規に購入する必要がある。
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