著者

前田 英作 南 泰浩 堂坂浩二

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理 (ISSN:04478053)

巻号頁・発行日

vol.47, no.6, pp.624-640, 2006-06-15

被引用文献数

17

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私たちの身近にいつも寄り添い,見守り,そっと支えてくれる存在,かつて私たちはそれを「妖精・妖怪」と呼んでいた.物質的な利便性より精神的な安定と豊かさを追うべきこれからの時代に,情報科学技術が取り組むべき課題はこの妖精・妖怪の復権である.本論文では,それを新しい「環境知能」と呼ぶ.復権すべき妖精・妖怪の世界とは何か,情報科学技術との接点は何か,それにより実現される生活様式は何かについて論じるとともに,環境知能の実現に向けて今後取り組むべき具体的課題を提起する.

著者

前田 英作 南 泰浩 堂坂浩二

雑誌

情報処理

巻号頁・発行日

vol.47, no.6, pp.624-640, 2006-06-15

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私たちの身近にいつも寄り添い,見守り,そっと支えてくれる存在,かつて私たちはそれを「妖精・妖怪」と呼んでいた.物質的な利便性より精神的な安定と豊かさを追うべきこれからの時代に,情報科学技術が取り組むべき課題はこの妖精・妖怪の復権である.本論文では,それを新しい「環境知能」と呼ぶ.復権すべき妖精・妖怪の世界とは何か,情報科学技術との接点は何か,それにより実現される生活様式は何かについて論じるとともに,環境知能の実現に向けて今後取り組むべき具体的課題を提起する.

著者

前田 英作

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理 (ISSN:04478053)

巻号頁・発行日

vol.42, no.7, pp.676-683, 2001-07-15

参考文献数

11

被引用文献数

47

著者

賀沢 秀人 平尾 努 前田 英作

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.102, no.317, pp.11-16, 2002-09-12

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全順序を備えた未知の集合から取り出された順位つきサンプルを利用し,サンプル間の順序関係を推定する「順位づけ学習問題」について議論する.従来,ある順位を境にサンプルを正例と負例にわけ,SVMの学習を行ったのち,得られた識別関数の値で未知の事例に対する順位づけを行うという手法が提案されている.この手法は,実験的に高い精度を残すことが報告されているが,妥当性について理論的な説明を欠き,また,ある特定の順位の上下という粗い順序関係しか用いていないという点で,問題があった.そこで,本稿では,このSVMによる順序づけ手法の理論的な妥当性を検証するとともに,改善手法の一つとして,複数の順位を境として正例と負例にわけたサンプルから学習を行うRanking SVMの提案を行う.また,テキスト自動要約タスクにおける重要文抽出データと人工データを用いて,Ranking SVMと従来手法を比較した結果についても報告する.

著者

佐々木 裕 磯崎 秀樹 鈴木 潤 国領 弘治 平尾 努 賀沢 秀人 前田 英作

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.45, no.2, pp.635-646, 2004-02-15

被引用文献数

12

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近年,大量の文書を用いて自然文によるユーザからの質問に答える質問応答(QA: Question Answering)システムに関する研究が注目を集めている.これまでいくつかのQAシステムが開発されてきたが,それらの多くは人手で作成されたルールや評価関数を用いて,質問の答えを大量の文書から抽出するアプローチをとっていた.これに対し,本論文では,機械学習技術を用いて,日本語QAシステムの主要なコンポーネントをそれぞれ学習データから構築することにより,QAシステム全体を構築する方法について述べる.具体的には,質問タイプや答えの判定を2クラス分類問題としてとらえ,質問文やその正解例から学習された分類器により,これらの機能を実現する.本アプローチのフィージビリティの確認のため,機械学習手法Support Vector Machine(SVM)を用いて学習型QAシステムSAIQA-IIを実装し,2 000問の質問・正解データによるシステム全体の5分割交差検定を行った.その結果,システムの性能として,MRR値で約0.4,5位以内正解率で約55%の正解率が得られることが明らかになった.This paper describes a Japanese Question-Answering(QA) System, SAIQA-II.These years, researchers have been attracted to the study of developingOpen-Domain QA systems that find answers to a natural language question given by a user.Most of conventional QA systems take an approach to manually constructing rules and evaluation functions to find answers to a question.This paper regards the specifications of main components of a QA system,question analysis and answer extraction, as 2-class classification problems.The question analysis determines the question type of a given question andthe answer extraction selects answer candidates thatmatch the question types. To confirm the feasibility of our approach,SAIQA-II was implemented using Support Vector Machines (SVMs).We conducted experiments on a QA test collection with 2,000 question-answer pairs based on 5-fold cross validation.Experimental results showed that the trained system achieved about 0.4 in MRR andabout 55% in TOP5 accuracy.

著者

前田 英作

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J94-D, no.8, pp.1171, 2011-08-01

著者

賀沢 秀人 平尾 努 前田 英作

雑誌

情報技術レターズ

巻号頁・発行日

vol.1, pp.113-114, 2002-09-13

著者

前田 英作 村瀬 洋

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理 (ISSN:09151923)

巻号頁・発行日

vol.82, no.4, pp.600-612, 1999-04-25

被引用文献数

38

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新しいパターン識別手法, カーネル非線形部分空間法(Kernel based Nonlinear Subspace method;KNS法)を提案する. 本手法はカーネル関数によって定義された非線形変換を利用して高次元非線形空間上での部分空間法を実現したものである. 近年研究が盛んなSupport Vector Machineはカーネル関数を利用した非線形識別手法であり高い識別性能を有するが, パターン数, クラス数の増加に伴い学習に要する計算量が爆発的に増えるという問題がある. 一方, 従来の部分空間法は多クラスの識別に有効でかつ高速な識別手法であるが, パターンの分布が非線形性をもつ場合やクラス数に比較して特徴空間の次元が小さい場合に十分な識別性能が得られない. 提案手法は, 両者の利点を組み合わせることにより, 互いの欠点を補完し高い識別性能を有する多クラスの非線形識別を少ない計算量で実現する. 本論文では, 非線形部分空間法がカーネル関数で定義される非線形変換を用いて定式化可能なことを示し, 非線形分布及び多クラス分布に対する識別性能, パラメータ変動に対する識別性能の安定性, 学習及び識別に要する計算コストなどの観点から提案手法を評価し, 従来手法に比べて優れていることを検証した.

著者

賀沢 秀人 Arrigan Thomas 平尾 努 前田 英作

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.103, no.407, pp.25-30, 2003-10-30

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近年, 自動要約研究め分野では, 共通のデータセットを用いて互いの技術を比較的に評価する動きが盛んである. しかし, 現状では主に人間の主観評価にもとづいて比較をおこなっているため, 追加実験をおこなっても以前の結果と比較することが困難であるという問題点がある. そこで, 本研究では, 人間による要約とプーリングデータを用いて要約の自動評価を行う方法を提案し, 疑似データによる精度評価を行った結果について報告する. 実験の結果, 提案手法は, 従来用いられてきた正解要約との重複度にもとづく方法より, 高精度な評価ができることがわかった. また, 精度向上にはプーリングデータが重要な役割を果たすこともわかった.

著者

森脇 恵太 大野 瞬 杉山 弘晃 酒造 正樹 前田 英作

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.2L1GS204, 2022 (Released:2022-07-11)

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本研究では,事実不整合検出の為の分類モデルと事実不整合修正の為の生成モデルとを組み合わせて,文章に含まれる事実不整合の修正を行い,ニューラルネットを用いた文章生成モデルの出力に事実不整合が含まれることを防ぐことを目的とする. 検出,修正モデルの学習には文章生成を行うモデルの学習データセットを改変した人工的なデータセットを用いる. 修正モデルのみを用いた場合と比較を行った結果,検出モデルを入れることで修正モデルによる整合文から不整合文への書き換えを防ぎつつ,事実不整合を含む文章の書き換えを行うことができることが示された. しかし,二つのモデルの解決可能,不可能な問題に同様の傾向が見られた. より性能を上げるために,それぞれのモデルが相補的に働くことができるような学習データを用意する必要があると考える.

著者

金田 龍平 芳賀 大地 杉山 弘晃 酒造 正樹 前田 英作

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.2L1GS203, 2022 (Released:2022-07-11)

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ニューラル言語生成技術の進展により, 雑談などの非タスク指向型対話においてより自然な発話生成が可能になりつつある. そして,自然且つ多様な発話生成を実現するためには,それまでの発話履歴を参照するだけでなく 適切な外部知識を参照して,発話文生成を行うことが必要となる. このとき外部知識として, タスク指向型対話で用いられる構造化された情報(例えば旅行案内対話における料金・アクセス等)に加え BlogやWikipediaに代表される非構造化情報(同口コミテキスト等)の活用が期待される. しかしながら,構造化/非構造化情報の混在下において 文脈に応じて適切な外部知識を選択することは必ずしも容易ではない. そこで本研究では,BERTを利用した発話生成のための知識選択手法について検討を行い, 旅行案内ドメインを事例としてとりあげ, 適切な知識選択のための入力情報について検討を行った

著者

前田英作

雑誌

情報処理学会論文誌

巻号頁・発行日

vol.47, no.6, pp.624-640, 2007

被引用文献数

1

著者

片岡 裕雄 中村 明生 井上 中順 前田 英作

出版者

国立研究開発法人産業技術総合研究所

雑誌

基盤研究(A)

巻号頁・発行日

2019-04-01

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2010年代になり画像認識の精度が飛躍的に向上したことで「自然画像とは何だろうか?」そして「その画像カテゴリとは?」という問いがより重要になっている。本研究課題では自然の形成原理に即し能動的に生成した画像パターンとその画像カテゴリを教師ラベルとした機械学習方法を網羅的に探索することで両者の問いに迫る。さらに、従来の画像認識で問題とされていた人手による膨大な画像ダウンロードや画像カテゴリ付与が不要であるだけでなく、個人情報保護法や著作権法などに依らず大規模画像データベースを構築可能である。

著者

堂坂 浩二 奥 梓 東中 竜一郎 南 泰浩 前田 英作

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.25, 2011

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対話ロボットがユーザの思考を喚起することにより,コミュニケーションを活 性化する思考喚起型対話の研究を進めている.そうした対話では,ロボットが 対話状況に応じて適応的に話題を選択することにより,ユーザ対話意欲を向上 させることが重要となる.本研究では,思考喚起型対話において,ロボットの 選択話題に対するユーザ反応等の対話状況とユーザ対話意欲の間の関係を分析 した結果について報告する.

著者

前田 英作

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. WIT, 福祉情報工学 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.102, no.319, pp.23-28, 2002-09-12

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Vapnikによって提案された統計的機械学習手法であるサポートベクトルマシン(SVM)は,様々な問題に適用されてその有効性が検証されつつある.このSVMの大きな特徴の一つは,特徴空間の次元に比べてサンプル数が少ない場合,即ちいわゆるサンプルの分布がスパースな場合にも高い汎化性能を示すことにある.既存の機械学習手法の多くにおいて弱点とされていた高次元特徴空間における汎化性能の問題を克服したことで,パタン認識技術の適用領域は大きく広がった。本稿では,パタン認識技術の新しい応用先としてバイオインフォマティックスと自然言語処理を取りあげ,現在研究を進めている具体的な課題としてDNA発現解析と質問応答システムについて紹介する.また,それらを取り巻く環境,今後の課題についても触れる.

著者

平尾 努 磯崎 秀樹 前田 英作 松本 裕治

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.44, no.8, pp.2230-2243, 2003-08-15

参考文献数

29

被引用文献数

10

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文書から重要な情報を持った文を抽出する重要文抽出技術は,文書要約技術の1つであり,より自然な文書要約を実現するための基盤技術である.重要文の抽出精度を高めるためには,複数の手がかりを統合的かつ効果的に扱うことが必要とされており,機械学習手法を取り入れた重要文抽出法が着目されつつある.本稿では,汎化能力の高い機械学習手法とされるSupport Vector Machine(SVM)を用いた重要文抽出手法を提案する.Text Summarization Challenge(TSC)のデータを用いて評価実験を行い,提案手法はLead手法などの従来手法と比較して統計的に有意な差で優れていることを実証した.また,野本らのデータを用いた評価実験でもこれに近い成績が得られた.さらに,文書のジャンルを考慮することで重要文の抽出精度が向上すること,重要文抽出に有効な素性のジャンルによる違いを明らかにした.Extracting from a text the sentences that contain important information is aform of text summarization.If done accurately, it supports the automatic generation of summaries similar to those written by humans.To achieve this, the algorithm must be able to handle heterogeneous information.Therefore, parameter tuning by machine learning techniques have received attention.In this paper, we propose a method of sentence extraction based onSupport Vector Machines (SVMs).To confirm the performance of our method, we conduct experiments on the Text Summarization Challenge (TSC) corpus and Nomoto's corpus.Results on the former show that our method is better (statistically significant) than the Lead-based method.Moreover, we discover that document genre is important with regard to extraction performance; the effective features of each genre are clarified.

著者

前田 英作 南 泰浩 堂坂 浩二 森 啓 近藤 公久

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. TL, 思考と言語 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.106, no.296, pp.51-56, 2006-10-12

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NTTコミュニケーション科学基礎研究所では,2005年より「環境知能」をテーマとした研究プロジェクトを進めている.このプロジェクトの目的は,音声処理,音響処理,言語処理,対話,視覚情報処理,探索,学習,ネットワークなどのコミュニケーションのための情報処理技術を有機的に統合することにあり,それによって実現される新たな生活様式の提案も視野に入れている.本稿では,この取り組みの狙いとこれまでの進展を紹介する.