2022 Fiscal Year Research-status Report
階層的パターン抽出と最適ルール集合獲得に基づく説明可能動的グラフマイニング
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22K12173
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
尾崎 知伸 日本大学, 文理学部, 教授 (40365458)
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2022-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | データマイニング / 説明可能AI / グラフマイニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は、 既存の説明可能AI技術に関する問題点を軽減すると共に、深層学習モデルの安全な利用を促進するため、深層学習モデルから高い解釈性・了解性を持つ構造化知識を獲得することを目的としている。この目的に向け、本年度は（１）グラフニューラルネットワークに対する攻撃検知、（２）系列データに対する説明可能AI技術の応用、（３）解集合プログラミングを用いた知識獲得について研究を行った。
グラフニューラルネットワークの攻撃検知に関しては、GCN中間層出力を対象とした特徴抽出と分類器・例外発見器の併用を用いる手法を開発するとともに、その発展として、中間層出力に対する距離学習・対照学習の適用を検討した。
系列データに対する説明可能AI技術の応用に関しては、野球の投球データから打席結果を予測するLSTMモデルを対象に、系列モデルにおいて属性重要度を算出する説明可能AI技術であるTIMEおよびTimeSHAPの適用を行った。加えて、反実仮想説明生成器であるDiCEを援用し、投手の傾向を考慮した反実仮想説明の生成を行った。
解集合プログラミングを用いた知識獲得に関しては、グラフ表現される不動産間取り図を対象に、その選好を表現する弱制約の抽出および分類ルールの獲得を行った。具体的には、帰納論理プログラミングシステムILASPを用いることで、部屋配置を表すグラフ構造に加え、窓の数などの各部屋が持つ属性を考慮した制約やルールを獲得することに成功した。また、解集合プログラミングを用いた別の応用として、人狼ゲームログからの役職推定システムを構築した。こちらは、矛盾を伴う知識を扱う確率論理プログラミングシステムLP＾MLNを利用し、ルールに加えて傾向を考慮した推定モデルを構築している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
構造データを対象とした深層学習モデルの開発や、系列データを対象とした説明可能AI技術の開発、また論理に基づく機械学習手法の利用など、各要素技術については一定の成果が得られていると考えられる。
その一方で、動的グラフを対象とした深層学習モデルの構築や、特徴抽出に相当する階層的なパターン抽出技術に関しては、現状、基礎的な検討は終了しているが、具体的な実装や十分な実験・検証が行えておらず、その点で「やや遅れている」と判断している。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまで進めてきた、グラフデータを対象とした深層学習モデルの開発、及び、系列データを対象とした説明可能AI技術の高度化、論理を用いた学習システムの開発を継続するとともに、動的グラフを対象とした深層学習モデルの構築を行う。
また、開発したモデルを対象とした階層的特徴パターンの抽出に関しては、顕在的特徴に加え、潜在的特徴を対象としたパターン抽出技術を開発する。具体的には、入力データに対する中間層出力も対象とした特徴的部分構造の抽出と、分散表現を通じたグループ化を繰り返すことで、階層的なパターンの抽出を試みる。
その後、抽出されたパターンを語彙とし、ネットワーク上での語彙の連結関係を述語表現するとともに、彙間に成立する多様な関係を、論理ルールの集合として抽出する技術の開発を目指す。
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| Causes of Carryover |
次年度使用が生じた理由は、既存の計算機リソースを有効利用することで、手法の開発と計算機実験に係る経費が抑制できたこと、および国際会議等へオンライン参加したことでそれに係る経費が大幅に削減されたことによる。
今年度は、研究の更なる促進のため、大学院生による実験補助と実験環境強化のための計算機の購入を予定している。また、海外発表を中心に対外発表を行うと共に、それらを取りまとめ雑誌論文の執筆を行う。
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