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人と計算機との対話による情報抽出ノウハウの学習支援システム

通过人与计算机对话进行信息提取技术的学习支持系统

基本信息

批准号：
22K18010
负责人：
西垣貴央
金额：
$ 2.91万
依托单位：
Takushoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2027-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

初年度の研究実績としては，多くの情報の中から有用な情報を抽出する方法として，まずは複数の分野において，膨大な量のデータから人にとって有用な情報を抽出する方法の提案および作成を行った．これは現在人が行っている作業を，機械が人の代わりに人と同等の結果を得ることを目的としている．具体的には，①商船に搭載された航海機器や無線機器の異常予兆検知を行う研究および，②ピアノ演奏者の運指を機械学習手法を用いて推定する研究について行った．①については，商船には多くの航海機器や無線機器が搭載されており，機器が航海の途中で故障すると非常に困る．そのため航海機器や無線機器が壊れる前に壊れる予兆（異常予兆）を検出することが求められている．そこでそれらの機器に異常予兆があらわれているかどうかを機械学習手法を用いて検討を行った．機械学習手法としてMT法とOne-Class SVM（OCSVM）を用いて異常予兆が検知できるかを行い，それぞれの結果の比較を行った．両手法とも外れ値に関しては異常予兆として検出が可能であった．またOCSVMに関しては外れ値の前後のデータにおいても異常予兆を検知しており，外れ値が機器の故障である場合，外れ値前後も検出できるOCSVMのほうが実用的であるという結果となった．②については，ピアノ演奏初心者は正しい指使いができておらず，運指が記載されていない楽譜を見てもどの指で演奏すればいいのかわからない．そしてそのまま，適切ではない指を使って練習を行ってしまうという問題が起こっている．適切ではない指使いを覚えてしまうと，より高度な楽譜を演奏しようとするときに非常に苦労する．そこで運指情報が書かれていない楽譜に機械学習手法を用いて運指の推定を行う．特徴量として直前の音符との音高差，直前の指，推定対象の音符を使用することで9割程度の推定ができることを示した．

In the first year of research, the author made a proposal on how to extract useful information from a large amount of information. This is the first time that a person has done something like this, and the second time that a machine has done something like this. Specifically,(1) the research on the abnormal detection of marine machinery and wireless machinery carried by merchant ships, and (2) the research on the mechanical learning techniques of players. 1. There are many marine machines and wireless machines on board in merchant ships, and the machines are very difficult to carry during navigation. The navigation machine and wireless machine are used to detect and detect abnormal signals. The machine is abnormal. Machine learning techniques such as MT and One-Class SVM (OCSVM) are used to detect anomalies and compare results. The method is not correct. OCSVM is related to the detection of abnormal conditions before and after the external value, and the detection of abnormal conditions before and after the external value. 2. In the middle of the game, the player who plays the first part of the game is in the middle of the game, and the player who plays the first part of the game is in the middle of the game. The problem arises when you practice. The music is very good. For example, if the information of the movement refers to the book, the mechanical learning method will be used to estimate the movement of the movement. The characteristic quantity is the pitch difference of the first note, the first finger, and the second finger.