| 研究課題/領域番号 |
15H02719
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
工藤 峰一 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (60205101)
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| 研究分担者 |
今井 英幸 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (10213216)
中村 篤祥 北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (50344487)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
13,650千円 (直接経費: 10,500千円、間接経費: 3,150千円)
2017年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2016年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2015年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
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| キーワード | マルチラベル識別 / スケーラビリティ / 確率構造 / 同時可視化 / 埋め込み / マルチラベル識別問題 / 特徴選択 / 問題分割 / バンディット / 相関 / 可視化 / 行列分解 / スペクトラルクラスタリング / 次元圧縮 / Poly-tree |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、一つの対象に適切な複数のキーワードや名前をつける「マルチラベル識別」問題において、識別性能を上げることと、性能を下げずに処理速度を上げることを目的として各種の検討を行った。その成果は主に三つである。第一に、ラベル間の相関利用の重要性を示し、その利用法を各種手法により示した。第二に、実用的な処理時間を確保するために、特徴空間あるいはラベル空間におけるサンプルの近さに注目した「問題分割」が有効であることを論じ、その効果を実験的に示した。最後に、滅多に出現しないラベルや付け忘れたラベルがラベル全体に対して多くの割合を占めるため、これらに関しては特別な取扱いが必要であることを指摘した。
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