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研究方法に述べた、問題の品質確保と解答評価を同時に達成する手法については、研究開始時までにある程度の成果をあげることができ、国際会議発表と実システムの運用ができたため、今年度は、クラウドソーシングにおける多様な問題に取り組んだ。 一つは、このような機械学習を含むまたは目的とするクラウドソーシングにおける課題に取り組んだ。特に、利用者の具体的な行動を要するクラウドソーシングにおいては、ユーザの環境の制約や、動機付けが重要となる。これらについて、データの品質を向上できる方向に得点が高くなるようなゲーム化によって、データの品質をあげることができることを実験により実証した。また、これらのクラウドソーシングに対して、対話システムを用いてデータを集めることも考えられる。この際にも機械学習を用いて意図を推定する必要が出てくるが、これらについても、特に医療に関するeラーニングの応用において手法を提案した。さらに、教 師あり機械学習を含むクラウドソーシングにおいては、教師データに含まれないクラスの分類は困難であるという問題がある。これらに対して、自然言語の辞書を用いて新規のクラスに対する分類を可能にするゼロショット学習を提案した。
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