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人間の意思決定の深層モデル化に基づくヒューマンコンピュテーション基盤の構築

Research Project

Project/Area Number 18H03337
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
Research InstitutionHokkaido University

Principal Investigator

小山 聡  北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (30346100)

Project Period (FY) 2018-04-01 – 2022-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥16,640,000 (Direct Cost: ¥12,800,000、Indirect Cost: ¥3,840,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Fiscal Year 2019: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2018: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Keywordsヒューマンコンピュテーション / 深層学習
Outline of Annual Research Achievements

ヒューマンコンピュテーションにおいて人間にタスクを依頼する際には、その意図を明確に説明することが作業結果の品質向上に不可欠である。例えば、よく似た2つのクラスの画像の分類を作業者に依頼する場合、ある画像がなぜクラスAではなくクラスBであるのかを、明確に説明できることが重要である。反事実的画像説明はこのような説明を具体的な画像を用いて実現する方法であるが、既存の方法は生成される画像に不自然さが残るといった課題があった。そこで本研究では、深層生成モデルを用いて、より自然な反事実的画像説明を生成する方法を開発した。生成した画像説明をクラウドソーシングで作業者に提示する実験を行い、作業品質が向上することを確認した。また、深層生成モデルを用いて画像を生成する際、利用者が望む画像が生成されるように出力を制御可能であることが望ましい。そこで、教師なし学習であるクラスタリングと組み合わせて、人間に理解しやすい潜在特徴が自動的に獲得できる方法を提案した。提案手法は、データに全くラベルが与えられていない教師なし学習と、一部のデータにラベルが与えられている半教師付き学習の両方の問題設定において、新規データのラベルを潜在特徴として精度よく推定することができ、さらにこのラベルを変更することで、出力する画像を変化させることができる。文字画像およびファッション画像のデータセットにおいて提案手法の有効性を検証した。これまでにレビュー文や知識グラフを利用して取り組んできた推薦システムの研究において、知識グラフ上での探索にランダムウォークを利用する方法を導入した。これにより、ユーザとアイテム間のメタパスレベルの類似度を推薦に活用することを可能とした。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

反事実的画像説明の生成や人間に理解しやすい潜在特徴の画像からの抽出など、ヒューマンコンピュテーションにおける人間の作業を支援するために重要な技術を開発することができ、国際会議において発表を行うことができたため。

Strategy for Future Research Activity

ヒューマンコンピュテーションによって複数の人から提供された訓練データを統合して学習を行う方式の研究を行うとともに、引き続き反事実的画像説明や説明性の高い推薦システムの研究に取り組み、国際会議や論文誌に投稿して採録を目指す。

Report

(3 results)
  • 2020 Annual Research Report
  • 2019 Annual Research Report
  • 2018 Annual Research Report

Research Products

(22 results)

All 2021 2020 2019 2018 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (20 results) (of which Int'l Joint Research: 11 results)

  • [Int'l Joint Research] The University of Adelaide(オーストラリア)

    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Journal Article] Link Prediction Using Higher-Order Feature Combinations across Objects2020

    • Author(s)
      Kyohei Atarashi, Satoshi Oyama, and Masahito Kurihara
    • Journal Title

      IEICE Trans. Inf. & Syst.

      Volume: E103.D Issue: 8 Pages: 1833-1842

    • DOI

      10.1587/transinf.2019edp7266

      10.1587/transinf.2019EDP7266

    • NAID

      130007883634

    • ISSN
      0916-8532, 1745-1361
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Generating Natural Counterfactual Visual Explanations2021

    • Author(s)
      Wenqi Zhao, Satoshi Oyama, Masahito Kurihara
    • Organizer
      Doctoral Consortium at the Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2020)
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Machine Learning with Higher-Order Feature Interactions2021

    • Author(s)
      Satoshi Oyama
    • Organizer
      2021 International Symposium on Big-Data, Cybersecurity and IoT
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Unsupervised Feature Learning for Output Control of Generative Models2020

    • Author(s)
      Kazuki Toda, Kyohei Atarashi, Satoshi Oyama, Masahito Kurihara
    • Organizer
      Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21st International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS 2020)
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] A Framework for Recommendation Algorithms Using Knowledge Graph and Random Walk Methods2020

    • Author(s)
      Takafumi Suzuki, Satoshi Oyama, Masahito Kurihara
    • Organizer
      4th IEEE Workshop on Human-in-the-loop Methods and Future of Work in BigData (HMData 2020)
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 協力ゲームに基づく教師なし/半教師ありデータ価値評価2020

    • Author(s)
      櫻井 祐子, Guo Mingyu, 小山 聡
    • Organizer
      第34回人工知能学会全国大会
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] User-Adaptive Preparation of Mathematical Puzzles Using Item Response Theory and Deep Learning2019

    • Author(s)
      Ryota Sekiya, Satoshi Oyama, Masahito Kurihara
    • Organizer
      32nd International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems (IEA/AIE 2019)
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] A Personalized Affect Response Model for Online News Articles2019

    • Author(s)
      Kyohei Atarashi, Akimi Moriyama, Satoshi Oyama, Masahito Kurihara
    • Organizer
      Fifth Linguistic and Cognitive Approaches To Dialog Agents Workshop (LaCATODA 2019)
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Deep False-Name-Proof Auction Mechanisms2019

    • Author(s)
      Yuko Sakurai, Satoshi Oyama, Mingyu Guo, Makoto Yokoo
    • Organizer
      22nd International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2019)
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Analysis of Coalition Formation in Cooperative Games Using Crowdsourcing and Machine Learning2019

    • Author(s)
      Yuko Sakurai, Satoshi Oyama
    • Organizer
      32nd Australasian Joint Conference on Artificial Intelligence (AI 2019)
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Explainable Recommendation Using Review Text and a Knowledge Graph2019

    • Author(s)
      Takafumi Suzuki, Satoshi Oyama, Masahito Kurihara
    • Organizer
      3rd IEEE Workshop on Human-in-the-loop Methods and Human Machine Collaboration in BigData (HMData 2019)
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Crowdsourcing for Big Data Analytics2019

    • Author(s)
      Satoshi Oyama
    • Organizer
      2019 Summer International Symposium on Big-Data, Cybersecurity and IoT
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 変分オートエンコーダを用いた離散潜在特徴表現の学習に関する諸実験2019

    • Author(s)
      戸田 和輝, 栗原 正仁, 小山 聡
    • Organizer
      情報処理北海道シンポジウム2019
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] レビュー文と知識グラフを用いた説明可能な推薦アルゴリズムに向けて2019

    • Author(s)
      鈴木 崇史, 小山 聡, 栗原 正仁
    • Organizer
      情報処理北海道シンポジウム2019
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] 深層学習を用いた架空名義入札に頑健なオークションメカニズムの自動設計2019

    • Author(s)
      櫻井 祐子; 小山 聡; Mingyu Guo; 横尾 真
    • Organizer
      第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019)
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] 項目反応理論に基づく魔方陣パズルのユーザー適応的自動生成2019

    • Author(s)
      関屋 亮太, 小山 聡, 栗原 正仁
    • Organizer
      第11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 2019)
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] 読み手の個性を考慮したニュース記事の感情応答モデルの構築2019

    • Author(s)
      森山 皓未, 新 恭兵, 小山 聡, 栗原 正仁
    • Organizer
      第11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 2019)
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] Toward Explainable Recommendations: Generating Review Text from Multicriteria Evaluation Data2018

    • Author(s)
      Takafumi Suzuki, Satoshi Oyama, Masahito Kurihara
    • Organizer
      Second IEEE Workshop on Human-in-the-loop Methods and Human Machine Collaboration in BigData (IEEE HMData 2018)
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 多基準評価値を用いた深層学習による推薦と評価値統合2018

    • Author(s)
      森瀬 寛己, 小山 聡, 栗原 正仁
    • Organizer
      情報処理北海道シンポジウム2018
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] ニュース記事に対する感情応答モデルの構築2018

    • Author(s)
      森山 皓未, 新 恭兵, 小山 聡, 栗原 正仁
    • Organizer
      情報処理北海道シンポジウム2018
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] 効果的な推薦理由説明に向けてのユーザの嗜好を考慮したレビュー文生成2018

    • Author(s)
      鈴木 崇史, 小山 聡, 栗原 正仁
    • Organizer
      情報処理北海道シンポジウム2018
    • Related Report
      2018 Annual Research Report

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Published: 2018-04-23   Modified: 2021-12-27  

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