研究課題
基盤研究(C)
複数の時系列データの関係を言語化する手法を開発した.時系列データの相関関係を捉え,SAXにより数値情報を記号化し,データ間の距離を改良した編集距離により計測され言葉で表現する.さらに動画に映る物体と人との相互作用を言語化する枠組みを提案した.時系列データを SAXおよび動的計画法により記号化・圧縮し,対数線形モデルを用いることによりそのパターンと対応する意味ラベルとの関係を学習した.人の動作を説明する様々な文章を基にバイグラムモデルを構築し,尤もらしい文を生成した.また,転移学習を適用し,不足する言語資源を補う手法を提案した.提案手法は実験によりその有効性が検証された.
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すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (11件)
日本知能情報ファジィ学会論文誌
巻: Vol. 25, No. 1 ページ: 501-510
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsoft/25/1/25_501/_article/-char/ja/
Journal of Advanced Intelligence and Intelligent Informatics
巻: Vol.16 No.5 ページ: 603-610
http://www.fujipress.jp/finder/xslt.php?mode=present&inputfile=JACII001600050006.xml