2021 Fiscal Year Annual Research Report
機械学習ベースの情報アクセスシステムにおける精査可能性に関する研究
| Project/Area Number |
21H03775
|
|---|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Research Institution | University of Hyogo |
|---|
Principal Investigator |
大島 裕明 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 准教授 (90452317)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 克己 福知山公立大学, 情報学部, 教授 (00127375)
山本 祐輔 静岡大学, 情報学部, 准教授 (50625431)
山本 岳洋 兵庫県立大学, 社会情報科学部, 准教授 (70717636)
加藤 誠 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (00646911)
莊司 慶行 青山学院大学, 理工学部, 助教 (30783039)
申 吉浩 学習院大学, 付置研究所, 教授 (60523587)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| Keywords | 情報アクセス / 機械学習 / 精査可能性 / 情報検索 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、機械学習ベースの情報アクセスシステムにおける精査可能性の調査と、高い精査可能性を持つ情報アクセスシステムの開発である。目標達成のため、（1）既存の情報アクセスシステムにおける精査可能性の調査、（2）高い説明可能性を持つ機械学習手法の情報アクセスシステムへの応用、（3）情報アクセスシステムにおいて精査可能性の高低が及ぼす効果に関する調査、（4）高い精査可能性を実現する情報アクセスシステムへの問い合わせ手法の開発、という四つの課題について研究を行った。
課題（1）では、まず、通常のウェブ検索エンジンを対象として、健康情報を検索する際にユーザが検索結果をどのように評価しているかということの調査を行った。検索結果に示された情報のうち、著者情報の有無やURLのドメイン情報などなど、表層的に判断できる情報を用いて信憑性の判断を行っているということなどが明らかとなった。ウェブ検索エンジンが提供する情報は、精査可能性という意味ではユーザに大きく依存してしまうことが想定される。課題（2）では、XAI（説明可能な人工知能）についての調査を行い、様々なシステムで応用可能にするための準備を行った。具体的にはLIMEとSHAPについてテキストと画像における応用が可能なライブラリを整備した。課題（3）では、課題（1）の調査と同時に、健康情報をウェブ検索エンジンを用いて調べる場合を対象として、ユーザが態度変容を起こすような説得がどのように起こるかの調査を行った。課題（4）では、地理情報検索、危機情報検索、商品情報検索、音声情報検索などを中心として、様々な情報アクセスシステムの開発に着手した。
これらの研究課題についての成果は、国内外の学会と論文誌での発表を行った。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究実施計画で提示した課題について、おおむね想定していた通りの成果が得られている。成果発表についても、国内外での学会発表を行うことができており、計画通りであるといえる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
当初の研究計画の通り、研究を進める予定である。
|
Research Products
(49 results)
-
-
-
-
-
-
-
-
[Journal Article] A Test Collection for Ad-hoc Dataset Retrieval2021
Author(s)
Makoto P. Kato, Hiroaki Ohshima, Ying-Hsang Liu, Hsin-Liang Chen
-
Journal Title
Proceedings of the 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2021)
Volume: 2021
Pages: 2450-2456
DOI
Peer Reviewed / Int'l Joint Research
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
[Presentation] 文化財の特徴理解に特化したBERTモデル2022
Author(s)
三林 亮太, 上田 昌輝, 川原 敬史, 松本 直彰, 吉村 拓真, 相原 健郎, 神門 典子, 莊司 慶行, 中島 悠太, 山本 岳洋, 山本 祐輔, 大島 裕明
Organizer
日本データベース学会 第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM Forum 2022)
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
