2018 Fiscal Year Research-status Report
強調バイアスを考慮したアテンションモデルによる規則適合判定技術の開発
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18K11452
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| Research Institution | Osaka Institute of Technology |
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Principal Investigator |
平 博順 大阪工業大学, 情報科学部, 准教授 (20396146)
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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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| Keywords | 規則適合判定技術 / アテンションモデル / ニューラルネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、ニューラルネットワークを用いた機械翻訳技術において使用されているアテンションモデルを参考にし、従来のテキスト含意認識技術において中心的に使われている、文中の単語の重複率を基本としたテキスト含意認識を用いた技術では不可能であった規則適合判定技術の実現を目指している。
平成30年度に、当初計画の通り、例となる普通自動車免許試験データについて電子化フォーマットを策定した。また、研究代表者が市販の想定問題集の電子化作業の準備として、スキャナを購入し、免許試験データの電子化作業の一部を開始した。電子化したデータについて、含まれている問題の種類、および問題種類毎の解法について分析・検討を行った。また、テキスト上で書かれていない前提知識などについて分析を行った。分析結果については、人工知能学会で研究発表することが決定している。
ニューラルネットワークを用いた機械翻訳技術において使用されているアテンションモデルについては、比較対象となるベースライン手法について実装を行った。提案手法について、一旦実装のための設計を開始したが、当該年度中にベースとなる新しい手法が提案されたため、新手法を用いて、どの程度規則適合判定が行えるか試す方向に変更し、新手法を免許試験データに適用する手法の検討・実装を行い、小規模なデータを使用した評価実験を開始した。今後、より大規模な評価実験を進め、結果がまとまった段階で、学会で発表を行えるよう、準備を進めている。
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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
当初予定していた、検証用データについての電子化フォーマットの策定は予定通り行った。インターネット上の模擬問題の収集も開始した。ただ、電子化作業の一部を外部委託する件については、進捗していない。大規模な学習を行うための準備としてH30年度中に高性能なGPGPUサーバを購入する予定であったが、購入予定であったグレードのサーバが新機種の登場で入手が困難になった。また、H30年度中に発表された機械学習の手法を試すにあたり、より大規模なメモリを有するGPGPUサーバの検討が必要となり、購入が令和元年度に持ち越すこととした。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度は、引き続き、学習用・評価用データの収集を継続する。必要に応じてデータ形式の修正を行う。また、研究代表者と研究協力者が協力して重み付き構文木との類似度を計算し規則適合判定を行うシステムを実装し、評価データで評価を行う。
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| Causes of Carryover |
大規模な学習を行うための準備としてH30年度中に高性能なGPGPUサーバを購入する予定であったが、購入予定であったグレードのサーバが新機種の登場で入手が困難になった。また、H30年度中に発表された機械学習の手法を試すにあたり、より大規模なメモリを有するGPGPUサーバの検討が必要となり、購入が令和元年度に持ち越すこととした。
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