| 研究課題/領域番号 |
26240036
|
|---|
| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
|---|
研究代表者 |
山口 高平 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (20174617)
|
|---|
| 研究分担者 |
阿部 秀尚 文教大学, 情報学部, 講師 (00397853)
森田 武史 青山学院大学, 社会情報学部, 助教 (50590171)
稲田 周平 慶應義塾大学, 理工学部, 准教授 (60327715)
大門 樹 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (80306878)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
|
| キーワード | オントロジー / 人工知能サービス / 人型ロボット / ビッグデータ |
|---|
| 研究実績の概要 |
テキストマイニングツールにおける説明テキスト内の処理説明と入出力データ形式の対応を調べ，テキストマイニングに関連するオブジェクトを整理し，体系化することを検討し，提案した．また，Twitterから発信者のソーシャルメディア上での活動と発話のテキストデータを同時に逐次的に取得し，ユーザの行動に繋がる特徴語句の抽出するプログラムを作成した．これを用い，従来の自然言語処理で用いられる重要度評価指標に加え，系列パターン指標群を算出することで，それぞれの評価観点から情報拡散に関わるユーザの発する特徴語句の検出を行うことを可能とした．
じゃらん観光ガイドWebサイトなどから観光スポット情報に関するデータを抽出するスクレイパーを作成し，Linked Dataを構築した．
日本語Wikipediaオントロジー(JWO)が持つ，多くのプロパティとLinked Open Vocabularyに存在する語彙の対応付けを行うことで，半自動的に日本語LODのためのプロパティの発見と日本語化を行った．
日本語 WordNet(JWN) とJWOのアライメントについて,1.クラスーインスタンス関係の抽出, 2.クラスーインスタンス関係の洗練とアライメント対象クラスの同定, 3.JWO クラスと JWN のSynset アライメント, 4.領域オントロジー構築支援環境 DODDLE-OWL を用いたJWO と JWN の統合を実施した.
運転行動データや道路交通データに基づき，様々な道路環境や交通状況での運転操作・車両挙動等の特徴を抽出し，不安全行動や燃料消費の推定の他，交差点付近での運転支援サービスの仕様検討を実施した．さらに，生産システム内における作業者とロボットの作業協働を最終的な目的として，双腕型ロボットHiroを利用して，ロボット自らが与えられた作業内容を解釈すると共に，その作業を生産効率を高めた作業に改善することを可能にする為の基本考察と実際のシステム開発を実施した。
|
| 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
系列DM/TMモジュールの設計では，Twitterから発信者のソーシャルメディア上での活動と発話のテキストデータを同時に逐次的に取得し，ユーザの行動に繋がる特徴語句の抽出するプログラムを開発したが、スマフォプローブデータからの数値時系列パターン生成とユーザログからの類似系列パターン生成は達成できず、次年度の課題となり、達成度はほぼ50%である．
ローカルリンクトデータ生成器の設計では，じゃらん観光ガイドWebサイトから観光スポット情報などのデータを抽出する種々のスクレイパーを開発し，種々のLinked Dataを構築でき、ほぼ100％達成できた。
日本語Wikipediaオントロジー(JWO)が持つ，多くのプロパティとLinked Open Vocabularyに存在する語彙の対応付けを行うことで，半自動的に日本語LODのためのプロパティの発見と日本語化を行い、ほぼ100％達成できた。．
日本語WordNet(JWN)とJWOのアライメントについて，1. クラス-インスタンス関係の抽出，2. クラス-インスタンス関係の洗練とアライメント対象クラスの同定，3.JWOクラスとJWNのSynsetのアライメント，4. 領域オントロジー構築支援環境DODDLE-OWLを用いたJWOとJWNの統合を実施し、ほぼ100％達成できた
運転行動データや道路交通データに基づき，様々な道路環境や交通状況での運転操作・車両挙動等の特徴を抽出し，不安全行動や燃料消費の推定の他，交差点付近での運転支援サービスの仕様検討を実施し、生産システム内における作業者とロボットの作業協働については，双腕型ロボットHiroを利用して，ロボット自らが与えられた作業内容を解釈し，その作業を生産効率を高めた作業に改善することを可能にする為の基本考察と実際のシステム開発を実施し、ほぼ100％達成でき、全体では90％程度達成できた。
|
| 今後の研究の推進方策 |
系列DM/TMモジュールを充実させて、AI基本ライブラリを構築し、行政オープンデータを利用した地域活性化支援サービス、自動車エコ運転支援サービス、人型ロボットによる教育支援サービス、人型ロボットによる製品組立作業支援サービスを対象にして、インテリジェントサービスを半自動生成するツールを開発していく。
|
