| 研究課題/領域番号 |
22H03905
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 福知山公立大学 |
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研究代表者 |
田中 克己 福知山公立大学, 情報学部, 教授 (00127375)
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| 研究分担者 |
加藤 誠 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (00646911)
莊司 慶行 青山学院大学, 理工学部, 助教 (30783039)
山本 祐輔 静岡大学, 情報学部, 准教授 (50625431)
角谷 和俊 関西学院大学, 総合政策学部, 教授 (60314499)
山本 岳洋 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 准教授 (70717636)
大島 裕明 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 准教授 (90452317)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 短文の意味分析 / 地図の意味分析 / 画像・映像の意味分析 / 惹句 / 俳句 / 分散表現 / 機械学習 / 映像文法 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，短文テキスト，地図，画像・映像からの「意味」の抽出と，抽出された「意味」と類似する意味をもつ情報の検索・生成を行う仕組みについて研究を行うものである．初年度の2022年度では，短文テキストとして俳句，短歌，惹句（キャッチコピー），地図データとしてOpenStreetMapデータや一般の地図・略地図データ，画像・映像データとして絵画画像および映画データを対象として，これらのデータを機械学習して，「意味」を獲得できるような機械学習法の開発に取り組んだ．さらに，獲得された情報の意味を用いて，意味類似する情報を検索したり新規生成できるような仕組みの開発に着手した．
(1) 機械学習による短文テキストの意味類似検索と生成の研究を行った．俳句・短歌，キャッチコピー（惹句）といった短文テキストを対象として，機械学習にもとづく「文」の意味の計算法を開発した．この意味の計算法に基づき，類似の意味を有する文の検索が可能となった．
(2) 機械学習による地物の意味類似検索と生成の研究を行った．地図における情報の基本単位は，建物，道路，河川，街区などの「地物」であり，地物の「意味」はその地物本体の性質とともに，その地物の周辺にある地物集合から規定されることに留意して，地物の意味の分散表現法を新たに開発した．さらに，地物の意味の分散表現を言語化する方式も新たに開発した．
(3) 機械学習による画像・映像の意味類似検索と生成の研究を行った．敵対的生成ネットワーク（GAN）を用いて，制作時期の異なる絵画画像群を訓練データとして機械学習し，制作時期の異なる絵画画像を予測・自動生成できる機能を開発した．さらに，機械学習にもとづく映画の映像文法の自動獲得の研究を行い成果を得た．研究成果を国内学会にて発表した論文に対して学生プレゼンテーション賞などを受賞した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
(1) 機械学習にもとづく「文」の意味の計算法を開発し評価実験を行った結果が予想以上に良好であった．
(2) 機械学習による地物の意味の分散表現法を新たに開発できたこと，および，地物の意味の分散表現を言語化する方式も開発できた．
(3) 機械学習にもとづく映画の映像文法の自動獲得の研究を行い初期的ではあるが良好な成果を得た．国内学会での発表論文に対し学生プレゼンテーション賞などを受賞した．
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| 今後の研究の推進方策 |
(1) 機械学習にもとづく「文」の意味の計算法を開発し評価実験を行った結果が予想以上に良好であった．今後は，機械学習すべきデータの収集方法，本格的なデータに基づく「文」の意味計算法の確立が重要と考えられる．
(2) 初年度に開発した，機械学習による地物の意味の分散表現法，地物の意味の分散表現を言語化する方式の実装と評価を行うことが重要と考えられる．
(3) 機械学習にもとづく画像・映像の意味の自動獲得の研究を行い初期的ではあるが良好な成果を得た．今後は，提案手法の改善と大規模データを用いた評価が重要と考えられる．
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