| 研究課題/領域番号 |
26540144
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
林 良彦 早稲田大学, 理工学術院, 教授(任期付) (80379156)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 感性情報処理 / 想起 / 意味的類似度 / 意味ネットワーク / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題の3年目である平成28年度は，主に以下の課題に取り組んだ．
(1) 想起の強さ・方向性の機械学習による予測精度の向上: 昨年度までの研究結果に基づき，想起関係の強さ (Aという概念がBという概念をどのくらい想起させるか)，および，方向性 (A,Bという2つの概念があるとき，どちらからどちらへの想起関係が存在しうるか) を教師付き機械学習のアプローチにより高精度化する検討に取り組んだ．また，これらの2つの問題に対して適する機械学習方式についての分析を進めた．その結果，以下のような結果を得たので，この問題については，一定の成果が達成できたものと判断する．(国内会議:1件，査読付き国際会議:1件)
(1-a) 想起関係の強さの予測については，従来研究で報告されている値 (相関係数: 0.13程度) を大きく上回る結果 (相関係数: 0.439) を得ることができた．また，実数値で与える想起の強さの予測においては，フィードフォワード・ニューラルネットワーク (NN) による回帰が有効であることを確認した．
(1-b) 想起関係の方向性の予測については，比較すべき従来研究はないが，これまでの自分の研究における正解率 (0.851) を上回る正解率 (0.870) を達成した．この結果は，ランダムフォレスト分類器 (RF) によるものであり，カテゴリカルな分類問題においては，NNよりRFが優れていることを確認した．
(2) 語義・概念分散表現の有用性の検証: 単語の分散表現と辞書知識を基に導出した意味レベルの分散表現の有用性について，特に，本課題と関連する意味関係分類について検討し，従来研究を上回る結果を得た．(国内会議:1件，査読付き国際会議:1件)
(3) 知覚情報との統合の可能性の検証: 画像から抽出する視覚特徴との統合の可能性について実験的に検討を進めた．(国内会議:1件)
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
想起関係の強さ・方向性の予測については，一連の研究により一定の成果が得られたと考える．一方で，意味・概念レベルの分散表現や，画像から抽出する視覚特徴は，一種の感性情報である概念間の想起関係の予測・利用において有用であることの見通しが得られたが，総合的な意味的類似度の提案にまでは至っていない．このため，「やや遅れている」と自己評価する．このため，1年間の研究期間の延長をお認めいただき，この検討を進める．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究実績の(1) の項目に記載した国際会議COLING 2016 (COLINGは計算言語学における代表的な国際会議) で発表した際に，関連する研究を行う国外の研究者と深い議論を行うことができた．この議論で得た示唆を参考に，想起関係，意味レベルの分散表現，知覚からの特徴量を統合することにより，新たな意味的類似度の指標をとりまとめる．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究内容・方向性の見直しにより，当初予定していた想起データの多言語化については見送った．このため，当初予定していたデータ整備に関する費用が不要となった．その一方で，概念の想起関係の強さ・方向性の予測に重点を置いて研究を進めるため，計算機環境を整備した．また，これまでの研究成果をとりまとめ，得られたデータを整理してアーカイブするための費用が必要であると見込み，1年間の研究期間の延長と残額の研究費の次年度への繰り越しをお認めいただいた．
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| 次年度使用額の使用計画 |
1年間の研究期間の延長をお認めいただいた．最終年度となる平成29年度は，なるべく早期に，想起の強さ，意味レベルの分散表現，画像などの知覚特徴を統合した意味的類似度の指標の提案を取りまとめ，得られるデータを整理してアーカイブする．研究費の残額は，そのために必要な，資料・書籍・消耗品の購入に使用する．
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