| 研究実績の概要 |
28年度は次のテーマについて研究を実施し，予定通り完了した．1. 千字文データを用いた文字画像マッピング辞書構築: テキスト文字と画像の対応関係を記述した文字画像マッピング辞書の構築．2. 画像エンコーディングの開発； ローカルジェット(Local Jet)による毛筆画像のエンコーディング処理の実装．3.寺沢方式の実装及び，千字文データを使った同方式の評価実験，4. 関連する論文の出版，発表．
(1) 野本忠司.ニューラルネットを用いた引用リンクの解消．SIG-IFAT Technical Report, 情報処理学会，2017.
(2) Tadashi Nomoto. NEAL: A Neurally Enhanced Approach to Linking Citation to Reference. In Proceedings of Joint Workshop on Bibliometric-enhanced IR and NLP for Digital Libraries (BIRNDL), Joint Conference on Digital Libraries, Newark, NJ, 2016.
(3) Tadashi Nomoto. Going Amphibian: A Two-Pronged Approach to Finding What the News is About. Microsoft Research - Korea/Japan Academic Day, Tokyo, 2016
|
| 今後の研究の推進方策 |
29年度の計画-- テーマ：機械学習を用いた画像エンコーディングの改良
複数文字からなる検索語のマッピングには特殊な問題が存在する．すなわち，文字それぞれの対応画像のすべての組み合わせが画像検索への入力候補となるため，その数が爆発するという問題である．例えば，検索語が二文字からなり，それぞれの文字に対応する画像が100とすると，画像クエリの数は10,000になる．このため29年度以降は文字画像マッピングの改良を行いこの問題に対応する．具体的には固有空間法やニューラルネットワーク(Auto Encoder, Restricted Boltzmann Machineなど)を用いて複数画像候補を一元化することを考えている．
|
