2008 Fiscal Year Annual Research Report
内包に基づくカーネルによる構造データ学習と知識発見
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20700135
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
土井 晃一郎 Kyoto University, 情報学研究科, 助教 (10345126)
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| Keywords | 機械学習 / 構造データ / 知識発見 / カーネル関数 |
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| Research Abstract |
本年度は前年度までの申請者による内包カーネル関数に関する成果を中心に整理しまとめて、国際会議で発表を行い、論文にまとめている。この論文では, 内包カーネル関数がブールデータ、一階述語論理の項、文脈依存言語、RNA配列といったデータに対する内包カーネル関数の適用例についてまとめている。また、内包カーネル関数に関する計算量に関してもまだ不十分なものであるが考察を行っている。更に新たな実データに対する内包カーネル関数の適用を試みているが, まだここで報告できるような形まで至っていない。具体的にはXMLのような木構造やWEBのリンクなどのグラフ構造に対する適用を考えているが, この点に関しては来年度に引き続いて研究を行っていく予定である。畳み込みカーネルなどの他のカーネル関数の設計手法とも性能比較を行っているが、定性的な違いを明確に出せていない。計算量や他手法との比較に関しても研究を行っていく予定である。これらの研究を通して部分構造だけではない構造データに対する特徴づけを提示していきたいと考えている。
また、上記の研究と並行して、構造データ学習への新たなアプローチとして木構造に適した圧縮を施すことにより知識発見、具体的には頻出する木パターン発見の計算の高速化を行えることを示した。この圧縮では内包カーネル関数で重要な役割を果たす構造データを生成する文法を利用していて、内包カーネル関数の設計とも密接に関わる研究である。この研究に関しても国際会議で発表している。
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