【研究分野】図書館情報学・人文社会情報学

【研究領域課題番号】17H01831 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

情報資源の構築・管理 / 動画 / 意味的注釈 / シーングラフ生成 / キャプション生成 / 動詞意味論 / 語彙意味関係 / オントロジー / 動作・動作記述生成 / コモンセンス知識 / 動作の意味論 / 機械学習 / 動作キャプション

【研究成果の概要】

動画コンテンツにおいて描写されている人間の動作・行為に対して，その意味を考慮した適切な注釈付けを行うことができれば，高度な動画検索システムを実現したり，動画から有用な知識情報を計算機が利用可能な形で抽出することが可能となる．本研究では，そのための基盤技術として，フレーム画像の内容を離散的構造として抽出するためのシーングラフ生成法，および，自然言語表現として得るための動作キャプション生成法の研究を進め，比較手法を上回る精度を達成した．また，関連する画像・言語解析技術の基礎研究を推進し，その成果を論文として発表した．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2021-03-31

【配分額】16,250千円 (直接経費: 12,500千円、間接経費: 3,750千円)

【研究分野】地域研究

【研究領域課題番号】16H01897 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

地域間比較研究 / 地域の知 / 地域情報学 / ビッグデータ / オントロジー / 機械学習 / 地域情報 / 計量分析

【研究成果の概要】

本研究では３課題６テーマを設定した。課題１『地域の知ビッグデータ共有基盤の構築研究』では、(1)既存地域研究データのLinked Open Data化、(2)Webデータのクローリング、(3)データの高度連携を指向した地名辞書の構築とオントロジー化、(4)地域研究データの共有を目指した国際共同研究の推進とデータベースの試作を行った。課題２『情報分析手法と支援ツールの開発』では、(5)自然言語処理や機械学習技術を応用しWebビッグを対象に、主題抽出、緯度・経度推定から可視化までを自動化した。課題3『地域をデザインする地域研究の推進』では、(6)課題２の成果のラテンアメリカ研究への適用を試みた。

【研究の社会的意義】

Linked Open Dataの利用により所蔵データと海外データの連係を試みて新しい人文学データ共有基盤の可能性を示すことができた。多様な人文データを結合する基盤知識として地名データ（緯度・経度の辞書）を整備・構築して人間文化研究機構より公開した。データ共有基盤の地域研究への応用として人文学研究資源の所在目録をアジアの主要大学の図書館・図書館等との国際協働研究により構築した。Web新聞データを対象として、自然言語処理による地名同定およびTopic分析による内容分類を組み合わせて、記事を内容別・地域別・時間別に可視化するツールを開発し、大量な地域研究データの新しい利用法への可能性を示した。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【配分額】45,500千円 (直接経費: 35,000千円、間接経費: 10,500千円)

【研究分野】病院・医療管理学

【研究領域課題番号】15K08845 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

自然文章解析 / 機械学習 / オントロジー / ターミノロジー / 意味分散表現 / 自然言語処理 / UMLS / Semantic Web

【研究成果の概要】

医療記録から潜在的な有害事象を発見するには、有害事象につながる原因・症状から推察できる能力を獲得する必要がある。有害事象を定義する文章から計算される概念ベクトルに似た概念ベクトルを持つ文章が有害事象を示唆しているという仮説を検証するための手法の開発を試みた。医学用語の品質のよい意味分散表現を獲得するために電子カルテの記載内容を構文解析し、意味分散表現を抽出した。周辺概念をまとめて捕捉できるように概念間関係を定義しているUMLSと医学用語間のマッピングをするために、意味分散表現ベクトルのクラスタリングによるマッピング候補の抽出手法を開発した。

【研究の社会的意義】

医療記録から潜在的な事象を読み取る能力を獲得することは人工知能が医師の判断能力に近づくために必要なプロセスである。良質な意味分散表現は医療記録の分析から得られること、周辺概念からの推察を実現するためにオントロジーとの連携が重要であること、質の良い意味分散表現の獲得にむけて、表記揺れの収束や異常値の検出等の追加的な処理を加えることの必要性の知見を本研究は示した。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【配分額】4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】26240036 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

オントロジー / インテリジェントサービス / テキストマイニング / 知能ロボット/ / ワークフロー / 機械学習 / プランニング / 人型ロボット / 製品組立作業 / スマートグラス / 故障診断 / 業務ルール / 人工知能サービス / 深層学習 / 系列パターン評価指標 / Linked Data / ドライバー行動 / 自律的作業改善 / ビッグデータ

【研究成果の概要】

オントロジーとデータマイニングに基づくインテリジェントサービス開発基盤を設計，実装，評価するために，(1)ビッグデータからパターンライブラリをマイニングする系列DM/TMモジュール，(2)ローカルリンクトデータ生成器，(3)リンクトデータクラウド生成器，(4)オントロジーアライメントモジュール（＋アプリケーションオントロジー生成器），(5)AIタスク合成器を個別に設計し実装した後，それらの成果物をインテリジェントサービス開発基盤として統合する。
さらに、行政支援，自動車運転支援，知能ロボットによる作業支援、教育支援サービス、スマートグラスによる作業支援を通して評価し、良好な結果を得た。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31

【配分額】41,990千円 (直接経費: 32,300千円、間接経費: 9,690千円)