時系列データの言語表現技術の開発と実用化

観測されるほとんどのデータは時系列データです.
私達は観測された時系列データが何を示しているのかを言葉で解釈し
説明できる手法を開発しています.時系列データは元々数値データですが
そこから特定のパターンを抽出し、言葉という記号で表現することから
数値と記号の間のシームレスな情報処理の実現を目指しています.

 

最近の研究課題:
・日経平均株価動向の言語化
・特定空間における人の行動の言語化
・家庭内の消費電力の言語化
・複数の時系列データの関係の言語化
・動画中の人の動作を表現する確率的言語生成

潜在的意味解析手法の自然言語処理への応用

文書に含まれる潜在的意味を解析し、それに基づく様々な文書処理の課題に
取り組んでいます.潜在的意味解析にはBleiら[Blei et a.,2003]によって
提案されたLatent Dirichlet Allocation (LDA)を用いて行い、表層情報と
と共に潜在情報を利用して文書要約、トピック追跡、情報検索、文書分類、
情報推薦などの研究をすすめています.

 

最近の研究課題:
・潜在トピックの比率に基づく文書要約手法の開発
・潜在的意味を考慮したグラフに基づく複数文書要約手法の開発
・潜在トピックの類似度に基づくトピック追跡手法の開発
・潜在的意味を考慮した効果的な適合フィードバック手法の開発
・半教師あり学習における教師データ選出とグラフ構成
・単語の共起グラフを用いた潜在的意味に基づく効果的な文書分類
・疑似ラベルを教師信号とした潜在ディリクレ配分法への取り組み
・ユーザの視点を考慮したレビュー文の比較
・語の共起関係に基づく事前知識を制約とする潜在的トピック抽出
・中華レストラン過程への制約知識の導入
・非負値行列変換を用いた文書処理

構造化知識

近年、Linked Open Data(LOD)の出現により一時低迷を続けていたセマンティックウェッブ研究が活発になっています.
本研究室ではLODを有効に利活用するための様々な研究に取り組んでいます.

最近の研究課題:
・Linked Dataを利用した情報拡張
・DBpediaにおけるSPARQL検索結果のランキング手法

システムの知的制御

エージェントの行動制御を行う研究に取り組んでいます.

 

最近の研究課題:
・進化計算を用いたロボットの行動学習に関する取り組み
・システム制御におけるパーティクルフィルタの適用

その他の研究課題