| Project/Area Number |
18J15053
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Intelligent informatics
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| Research Institution | Kyoto University |
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| Research Fellow |
福井 一輝 京都大学, 情報学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2020-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
Fiscal Year 2019: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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| Keywords | マルチモーダルデータ / 表現学習 / 単語埋め込み / 自然言語処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
画像やテキストなどの複数種類のデータから構成されるものをマルチモーダルデータと呼ぶ．近年，自然言語処理の分野において単語や文書などを実ベクトルで表現するための表現学習の手法が活発に研究されているが，本研究ではテキストデータに加えてそれらに対応した画像など他の情報との複雑な対応関係を捉えて，マルチモーダルデータの統一的な表現を得るための手法の開発を目的とする．
画像やテキストデータを分析する上で，各々のデータの持つ複雑な性質を捉えることが必要となるが，本年度では特にテキストデータの表現手法において次の成果が得られている．（１）短い文書をその文書を構成する単語ベクトルの張る部分空間として表現し，2つの部分空間の間の principal angle をもとに文書間の類似度を測る手法が提案されているが，この手法を正準相関分析の一般化手法である Cross-Domain Matching Correlation Analysis を用いて拡張することにより文章内の単語の語順の情報が反映されるような文書の部分空間表現を得る手法を提案した．（２）日本語のコーパスに既存の単語ベクトルの手法を適用するさい前処理として単語分割が必要となるが，これには単語分割の間違いや Out-Of-Vocabulary（OOV）の問題などが伴う．そこで，近年提案されている単語分割を経由しない segmentaion-free の単語埋め込み手法と埋め込み対象をその部分文字列のベクトル表現の和で表す subword モデルを組み合わせることで，単語分割を経由せずなおかつ OOV の問題にも対応した単語やフレーズのベクトル表現手法を提案した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
マルチモーダルデータの統一的な表現を得るという目的を踏まえた上で，今年度はテキストデータの表現手法において進展があった．一方，画像データとテキストデータの対応関係を捉える手法の研究においてやや遅れが出ている．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は画像とテキスト情報の複雑な対応関係を捉えるための手法の研究を重点的に進める．また，準備期間での予備実験において得られているの画像と単語の統一的な表現手法を用いた複雑な検索（例えば画像と単語を組み合わせたクエリなど）の評価と手法の拡張の研究を行う．
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Report
(1 results)
Research Products
(3 results)
