Acquisition, Retrieval and Synthesis of Information Semantics by Machine Learning

通过机器学习获取、检索和合成信息语义

• 批准号: 22H03905
• 负责人: 田中 克己
• 金额: $ 11.15万
• 依托单位: The University of Fukuchiyama
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03905/
• 关键词: 情報検索; 機械学習; 意味分析; テキスト・画像処理; 地理情報処理; 短文の意味分析; 地図の意味分析; 画像・映像の意味分析; 惹句; 俳句; 分散表現; 映像文法; テキストマイニング; 地図情報処理

本研究は，短文テキスト，地図，画像・映像からの「意味」の抽出と，抽出された「意味」と類似する意味をもつ情報の検索・生成を行う仕組みについて研究を行うものである．初年度の2022年度では，短文テキストとして俳句，短歌，惹句（キャッチコピー），地図データとしてOpenStreetMapデータや一般の地図・略地図データ，画像・映像データとして絵画画像および映画データを対象として，これらのデータを機械学習して，「意味」を獲得できるような機械学習法の開発に取り組んだ．さらに，獲得された情報の意味を用いて，意味類似する情報を検索したり新規生成できるような仕組みの開発に着手した．(1) 機械学習による短文テキストの意味類似検索と生成の研究を行った．俳句・短歌，キャッチコピー（惹句）といった短文テキストを対象として，機械学習にもとづく「文」の意味の計算法を開発した．この意味の計算法に基づき，類似の意味を有する文の検索が可能となった．(2) 機械学習による地物の意味類似検索と生成の研究を行った．地図における情報の基本単位は，建物，道路，河川，街区などの「地物」であり，地物の「意味」はその地物本体の性質とともに，その地物の周辺にある地物集合から規定されることに留意して，地物の意味の分散表現法を新たに開発した．さらに，地物の意味の分散表現を言語化する方式も新たに開発した．(3) 機械学習による画像・映像の意味類似検索と生成の研究を行った．敵対的生成ネットワーク（GAN）を用いて，制作時期の異なる絵画画像群を訓練データとして機械学習し，制作時期の異なる絵画画像を予測・自動生成できる機能を開発した．さらに，機械学習にもとづく映画の映像文法の自動獲得の研究を行い成果を得た．研究成果を国内学会にて発表した論文に対して学生プレゼンテーション賞などを受賞した．

This study is aimed at the extraction of "meaning" from texts, images, and similar meanings, as well as information search and generation. In the beginning of 2022, short articles such as haiku, short songs, provocative sentences, geographical information, OpenStreetMap, general geographical information, portraits, images, pictures, images, mechanical learning,"meaning" acquisition, development of mechanical learning methods. In addition, the meaning of obtaining this information is to use it, meaning that similar information is to be searched for, and new rules are to be generated. (1)Mechanical learning is the study of generation. A short sentence, a short song, a short passage, a short passage, a short This means that the calculation method is based on the basic theory, and similar meaning is possible. (2)Mechanical learning is the key to the study of the generation of similar information. The basic unit of ground information is: buildings, roads, rivers, blocks,"objects","meanings","properties","surroundings","objects collection","rules","decentralized representation","meaning","meaning". Today, the decentralized expression of the meaning of the object is developed in a new way. (3)Mechanical learning, portrait, image, meaning, similarity, search, generation, research, etc. The function of GAN (GAN), which is used to generate images with different production periods, is developed. In this paper, machine learning, mapping, syntax and automatic acquisition of research results. The results of the research were presented to the Chinese Academy of Sciences and awarded to the students.

项目成果

短歌・俳句翻訳のための異文化特性に基づく代替名詞抽出手法の検討

基于跨文化特征的短歌/俳句翻译替代名词抽取方法研究

• 发表时间: 2023
• 作者: 福地湧;牛尼剛聡，田中 克己;角谷和俊;福間良明;中辻佑弥，中島伸介，田中克己，河合由起子
• 通讯作者: 中辻佑弥，中島伸介，田中克己，河合由起子

周辺地物の機械学習による地物の意味の発見と言語化

使用周围特征的机器学习发现周围特征的含义并用语言表达

• 发表时间: 2023
• 作者: 羽田野唯人;渡邊 二葉;三林 亮太;莊司 慶行;山本 岳洋;大島 裕明;田中 克己
• 通讯作者: 田中 克己

Geographic Entity Retrieval for Finding Places Suitable for Certain Purposes by Using Relevance Graphs on Places and Reviews

通过使用地点和评论的相关性图来查找适合特定目的的地点的地理实体检索

• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Data Intelligence
• 作者: Yui Maekawa;Yoshiyuki Shoji;and Martin J. Duerst
• 通讯作者: and Martin J. Duerst

商品のユーザレビューを利用した体験的な記述の生成とその根拠の推定

使用用户对产品的评论生成体验描述并估计其基础

• 发表时间: 2023
• 作者: 沈 辰夫;莊司慶行;山本 岳洋;田中 克己;Martin J. Durst
• 通讯作者: Martin J. Durst

Doc2Vec-based Approach for Extracting Diverse Evaluation Expressions from Online Review Data

• DOI: 10.1145/3487664.3487773
• 发表时间: 2021-11
• 期刊: The 23rd International Conference on Information Integration and Web Intelligence
• 作者: Kosuke Kurihara;Yoshiyuki Shoji;Sumio Fujita;M. Dürst