| 研究課題/領域番号 |
18H03243
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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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| 審査区分 |
小区分60080:データベース関連
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| 研究機関 | 福知山公立大学 (2020)
京都大学 (2018-2019) |
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研究代表者 |
田中 克己 福知山公立大学, 情報学部, 教授 (00127375)
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| 研究分担者 |
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)
山本 祐輔 静岡大学, 情報学部, 講師 (50625431)
角谷 和俊 関西学院大学, 総合政策学部, 教授 (60314499)
山本 岳洋 兵庫県立大学, 社会情報科学部, 准教授 (70717636)
大島 裕明 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 准教授 (90452317)
Adam Jatowt 京都大学, 情報学研究科, 特定准教授 (00415861)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2020年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2018年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
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| キーワード | 情報検索 / データベース / データマイニング / 機械学習 / 地物検索 / 地図検索 / 文脈学習 / 映像検索 / 意味類似 / 深層学習 / 機械学習による情報創出 / 検索エンジン / 語の意味の分散表現 / ビッグデータ |
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| 研究成果の概要 |
機械学習によって，意味類似検索の実現，検索結果ランキングの改善を図る研究．生成型深層学習による新規データ生成の研究を行った．具体的には，機械学習による意味類似検索の研究では，語の分散表現法を長期間に亘って適用できるようにするための研究，地物の意味類似検索を行うアルゴリズムの開発などを行い成果を得た．ランキング学習の研究では，エンティティの順序に関するデータを機械学習することでランキング性能を改善する文脈誘導型ランキング学習方式を開発した．さらに，強化学習を用いたクエリ修正によるデータ収集方式の研究も行い，特定のイベントについて言及するマイクロブログを効率的に取得する方法を開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
情報検索は，検索エンジンに代表されるように，社会において必須の機能となり，日々多くの人々が日常的にサーチを行っている．本研究は，検索エンジンの検索性能の向上を目指し，機械学習を情報検索の中にどのように取りこむと検索性能が向上するかを研究したものである．本研究により，従来のキーワード・マッチングによる検索ではなく，キーワードとして与えられた「語」や「地物名」と意味が類似する「語」や「地物」の検索が行えるようになった．さらに，機械学習を用いて，検索結果のランキング性能を大幅に改善できる新しいランキング学習方式も開発した．また，生成型深層学習を用いた新規データの生成法についても研究を行った．
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