| 研究課題/領域番号 |
20K12782
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
佐藤 有理 東京大学, 大学院総合文化研究科, 特任研究員 (90750480)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 全称量化 / グラウンディング |
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| 研究実績の概要 |
3年目である2022年度は、「全称量化」の認識に焦点を当て、それがどのように視覚的に表現・認識されうるのかを明らかにすることを目的として、研究を進展させた。写真画像キャプションデータの分析を行った結果、allあるいはeveryを含む命題（∀xFxにおいて引数xに objectをとるタイプとregionをとるタイプ）を表現しているとして人間が認識できる画像がいくつか検出さた。ただし、大規模データセットのなかでも、その数は少なかった。昨年度対象とした「否定」と比べても、その数は極端に少なく、全称量化を含む命題が視覚的にグラウンドしているとは主張しにくいものだった。
研究成果としては、上記の「全称量化」に関する研究を国際会議論文にまとめた。"Visually Analyzing Universal Quantifiers in Photograph Captions" というタイトルでDiagrams 2022会議において発表・出版した。また、昨年度末に投稿した否定に関する論文 "Can Negation Be Depicted? Comparing Human and Machine Understanding of Visual Representations" がいくつかの修正や分析を加えたうえで、Cognitive Science誌において受理・出版された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
否定の認識に関する研究成果を"Can Negation Be Depicted? Comparing Human and Machine Understanding of Visual Representations" というタイトルのジャーナル論文として、Cognitive Science誌において出版することができた。また、全称量化の認識に関する研究についても "Visually Analyzing Universal Quantifiers in Photograph Captions" というタイトルの国際会議論文として、Diagrams 2022会議において発表・出版することができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
画像キャプションデータを用いた全称量化の認識については、他の視点（たとえば、stage/individual level）から扱うことができないか検討中であり、次の段階の研究を2023年度中に査読付き国際会議論文にまとめることを計画する。さらに、それをジャーナル論文として発展させ投稿段階までもっていくか、あるいは視覚的に表す対象として他の概念（意図や美的価値）をとりあげて査読付き国際会議論文としてまとめることで本研究テーマの展開可能性を示すかして、最終年度である本研究プロジェクトの締め括りをはかりたいと考えている。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2022年度も、新型コロナウイルス(COVID-19)による学会・ミーティングの物理的開催の中止やハイブリッド開催が相次いだため、旅費としての支出がなく、主に旅費項目に関して計画変更が大きく生じた。今後は物品費や人件費など、研究遂行に必要な費用として追加して使用する予定である。
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