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Research Thema
Okadome Lab.
関西学院大学 理工学部
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人工知能・機械学習・環境知能

基本的な技術として取り組んでいるものには,人工知能の中核であるマシンラーニングやデータマイニングの他, センサネットワークやフィジカルコンピューティング・データマイニングなどがあります.そこで培った技術により,例えば

  • 教師あり学習や半教師学習の枠組みに基づくセンサデータからの人間の日常生活行動の推定
  • モノや環境が発信するセンサデータを解釈し言葉で表現するための自然言語処理
  • 類似度が与えられたもとでのクラスタリング
  • Twitter分析による社会的状況の把握とその時系列データ予測への応用

といった具体的テーマで研究をすすめております.以下に,その成果の一端をご紹介しましょう.

ノイズを含んだ入力に対する回帰手法




類似度をもとにしたクラスタリング




構文構造に着目した日本作家の文体の特徴づけ




談話構造による文書の特徴づけ





以下は,以前に取り組んでいた研究テーマです.

  • Query free search
    モノにつけられたセンサーからのセンサデータを解釈し,実世界で起きたデキゴトやそれに付随するモノに関連が深いWebページを取得する“
    query free search”を研究しています.一般に,作成しようとするコンテンツによってどのような情報が必要となるかが異なるので,一様な検索手法では所望の情報を含むウェブページを得ることは困難です.そこで,適切なWebページを得るために,Webコンテンツの意味内容によってそれを分類し,その分類ごとにリランキング法や生成する質問文を変えて,所望の内容を持つWebページを検索する精度を向上させることを目指します.ここで意味内容による分類とは,例えば,タイムリーな情報を含むページ,事件情報を含むページ,tipstriviaを含むページなどです.





  • Webマイニングによる文章の生成
    実世界のデキゴトやモノを反映した文章を自動生成する手法を研究します.「魅惑的な文章」とはどのような構造や性質を持つかを議論し,生成する文章は,単調なものでなく,読むたびに楽しませてくれる魅惑的なものとなることを目指しています.そのために,把握したデキゴトを言葉で表現し,表現した言葉や,その言葉に関連したWebテキスト素材として文章を生成することを試みています.

  • センサデータを用いた文章の精緻化
    曖昧な表現を含む文に対してセンサデータを用いてその曖昧性を解消したり,より具体的な表現になるように文章を精緻化する.例えば,「昨日購入した文房具を使った」という文に対して,センサデータを参照することによりその文房具が鉛筆であることが特定できた場合には,「昨日購入した鉛筆を使った」,あるいは「昨日購入した鉛筆で書いた」と変換する.




  • 多変量時系列解析(AR)モデルを用いたセンサデータの解析と状況の把握
    本研究課題では,多次元で多様相なセンサデータの統計的なモデル化を行ないます.仮定するモデルは多変量時系列解析(AR)モデルでです. このモデルを用いてデータの学習による状況の把握や予測,データの圧縮などを目指しています.




  • その他,加速度センサーの誤差評価や加速度センサーを用いた画面制御などの研究も行なっています.