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人と計算機との対話による情報抽出ノウハウの学習支援システム

研究課題

研究課題/領域番号 22K18010
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分62030:学習支援システム関連
研究機関拓殖大学

研究代表者

西垣 貴央  拓殖大学, 工学部, 助教 (40803523)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2027-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
キーワード情報抽出 / データマイニング / テキストマイニング / 独立話題分析 / 情報閲覧システム / インタラクティブ / 学習支援
研究開始時の研究の概要

膨大な量のデータがインターネット上に存在しているため人にとって本当に有用なデータなのか,不要なデータなのかの取捨選択は非常に煩雑である.またそのデータが真実のデータなのか,虚偽のデータなのかのチェックも必要になっている.しかし急激に高度情報化社会に突入したことにより,データの真偽や信頼性を適切に評価する方法を,人に教育することができておらず,多くの人は適切にデータの真偽や信頼性を評価できない.そこで本研究では,計算機による信頼性の高い情報の抽出を人と対話的に行うことで,人が抽出された情報の真偽や信頼性の推定ノウハウの学習を支援するシステムの開発を行う.

研究実績の概要

当年度の研究実績として,多くのデータから人にとって有益な情報を抽出する方法の提案及び作成や,機械学習手法における評価関数の違いが結果にどのような影響を与えるのかを実験的に調査を行った.これらはこれまで人が行っていた作業を,機械が人の代わりに人と同等以上の結果を得ることや,これまで検証されていなかった評価関数を用いることでより人にとって有益な結果になりうるかどうかの検証を目的としている.具体的には,①初心者向けピアノ楽譜に記載されていない運指を機械学習手法を用いて推定を行う研究および,②機械学習手法の一つにサポートベクター回帰が存在するが,それに用いられる評価関数には2種類が知られている.しかし実際に使用されているのは1種類のみであるため,もう1種類を用いた結果の差異を実際のデータを用いて検証した.
①については,昨年度提案した運指推定の方法での課題であった指の追い越しへ対応するために,データを時系列とみなして,サポートベクターマシンと動的計画法を組み合わせた方法を提案した.提案した手法を用いることで,これまで正しく推定できていなかった指の追い越しについて大幅な精度向上が見られた.
②については,損失関数として提案されているものは絶対値(L1ノルム)を使用するものと二乗値(L2ノルム)を使用するものの2種類あるが,これまで実際に使用されているのはL1ノルムを使用するものだけであった.そこでL2ノルムを使用するプログラムを作成し実際のデータへ適用してL1ノルムを使用したものとL2ノルムを使用したものとの違いを検証した.結果はデータによって精度の違いを発見することができた.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

4: 遅れている

理由

真偽の疑わしいテキストデータへ独立話題分析を使用することで,情報の信頼性を得る方法を提案及び作成したい.
そのために独立話題分析の結果と情報の信頼性との関係性を発見する必要があるが,その調査に想定以上の時間がかかっている.
また一昨年度より研究環境が変わったことに加え,昨年度は研究活動以外の主に教育活動での時間が思った以上に取られてしまった.

今後の研究の推進方策

本年度は,テキストデータに対して独立話題分析を用いることで,得られる人にとって有益な情報について詳細に調べる.具体的にはすでに提案されている独立話題分析とコサイン類似度を用いたクラスタリングでは本当に独立なクラスタ情報を抽出ができていないのではないかと考えている.そこで独立話題分析と他の方法を組み合わせることでより独立な,より人にとって有益な情報を得ることができるのではないかと考えている.
より独立な情報を抽出できることによって,情報の根源に近いものを得ることができ,信頼性が高い情報と言えるのではないかと考えている.

報告書

(2件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 研究成果

    (5件)

すべて 2024 2023 2022

すべて 学会発表 (5件)

  • [学会発表] SVMと動的計画法を組み合わせた初心者向けピアノ楽譜の運指推定方法の提案2024

    • 著者名/発表者名
      富塚俊広,西垣貴央
    • 学会等名
      情報処理学会第86回全国大会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] 損失関数の違いによるサポートベクター回帰の特徴解析2023

    • 著者名/発表者名
      小林巧樹,小野田崇,西垣貴央
    • 学会等名
      日本経営工学会 2023年秋季大会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] SVMを用いた初心者用ピアノ楽譜の運指推定2023

    • 著者名/発表者名
      富塚俊広,西垣貴央
    • 学会等名
      情報処理学会第85回全国大会
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
  • [学会発表] 商船に搭載された航海機器や無線機器の異常予兆検知におけるMT法とOCSVMの比較2022

    • 著者名/発表者名
      大木伊織,西垣貴央,小野田崇,橋本直哉,守時義晶
    • 学会等名
      人工知能学会第36回全国大会
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
  • [学会発表] 商船搭載機器の外れ値検出モデルに対するSHAPを用いた要因推定2022

    • 著者名/発表者名
      大木伊織,西垣貴央,小野田崇
    • 学会等名
      経営情報学会2022年全国大会
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書

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公開日: 2022-04-19   更新日: 2024-12-25  

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