| 研究課題/領域番号 |
19K11980
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 豊橋技術科学大学 |
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研究代表者 |
秋葉 友良 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00356346)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 情報アクセス / 情報検索 / 系列変換モデル / 潜在空間 / 音声認識 / 機械翻訳 / 音声翻訳 / 音声ドキュメント検索 / モダリティ横断 / 言語横断 / 系列変換 / リカレントニューラルネットワーク |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、多種多様な情報の対応付けや相補的利用のために、モダリティや言語の差異を横断する情報アクセス手法の開発を目的とする。この目的のために、ニューラルネットワークを用いた系列変換の枠組みを適用して、多様な表現を横断する変換手法を開発する。また、種々の系列変換の過程で得られる潜在空間を共通化することにより、多様な情報を射影する共通の潜在空間を構築し、それを情報アクセスに利用する手法を開発する。
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| 研究成果の概要 |
テクノロジーの発展により人間の音声言語と文字言語は相互交換的に利用され、両者分け隔てることなく記録されつつある。一方、世界では多くの言語が使用されている。言葉のモダリティと言語の差異によって多種多様に表現・記録されている情報にアクセスするためには、表現の差異を横断する仕組みが不可欠である。本研究では、多種多様な情報の対応付けや相補的利用を可能にする情報アクセス手法の開発を目的とする。この目的のために、情報のモダリティおよび言語の差異を横断した情報アクセスを可能にするための共通潜在空間を利用した多様な情報表現の変換手法の開発を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
言葉の情報は音声およびテキストの両モダリティで分け隔てなく表現されつつあり、かつ世界規模では多様な言語で表現されている。モダリティや言語の違いから多様な表現形態を取りうる言語情報を、系列変換モデルという統一的な枠組みをベースに、相互に変換する手法を実現するとともに、系列変換モデルを効果的に学習する手法を開発した。本研究の成果により、現実世界の不均質な情報の利用が促進されるとともに、個々の表現形態の利点を活用する技術の開発が進むと考えられる。
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