研究課題
(1)機械学習による意味類似検索：語の意味はその語の周辺の語群（文脈）で表せるという仮説（Harris, 1954）に基づくWord2Vec機械学習法が時代を超えて適用できるかどうかを検討し，各時代毎に生成されたSkipgramニューラルネット群の間で推移律が適用できる可能性や条件を明らかにした．(2)ランキング学習：エンティティの属性に基づいてランキングを学習する文脈誘導型ランキング学習法を開発した．エンティティの順序に関するデータが多くないときに過学習が起きやすくなる問題に対し，ランキング基準とエンティティの属性の文脈を利用する本手法を開発し，3種のデータセットと158種のランキングを用いて実験を行い，既存手法に比べて精度良くランキングが学習できることを確認した．また，論文中の表に対し適切なキャプションをランキング学習により自動生成する方法（本文と表から様々な特徴を抽出・学習し有用な文を特定する手法）も開発した．(3)機械学習を用いたクエリ修正によるデータ収集：特定のイベントについて言及するブログデータを効率的に収集するために，再帰型ニューラルネットワークによって，あるクエリ修正手法が有効であるかどうかを予測し，強化学習のフレームワークに基づきどのようにクエリ修正を行っていくべきかを決定する手法を開発し，Twitter実験の結果，効率的なブログデータ収集が可能であることを確認した．(4)生成型深層学習による新規データ生成：アパレルデザイン（好みの形状・柄の服の写真を合成した写真を自動生成），ラップバトル（入力された台詞への返答となる台詞を自動生成．テンプレートとなる台詞の内容語をBERTを用いて変更），芸術作品（芸術作品画像から日常生活で起こりうる場面を想起させる注釈文を自動生成），地理情報システム（表示されるオブジェクト群が動的に変化する略地図の自動生成）．
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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