第27回研究会プログラム

第27回研究会開催要領

人工知能学会合同研究会2021の一環として開催されます．

• 日時　2021年11月26日（金）14:10-16:20
• 場所　オンラインで実施
• 参加費　無料（合同研究会(26, 27日開催）も参加無料です）（注）事前の参加登録が必要です
• 予稿　研究会発表の予稿は，開催日前の11月24日（水）に本HPにて公開します．

深層学習ネットワークへのHMM適用による分類パターン解釈支援

• ○安藤雅行(滋賀県立大学)，河原吉伸(九州大学)，砂山渡(滋賀県立大学)，畑中裕司(大分大学)

　近年，深層学習のブラックボックス問題の解決が重要視されている．そこで本研究では，文章の分類問題を題材として，RNNにより学習されたネットワークの解釈に向け，学習済みネットワークにHMMを適用することで，学習ネットワークから出力ラベルに分類されるための必要条件となる順序付きの時系列分類パターンの抽出と可視化を行う．また，商品レビューなどを用いた解釈の実験では，提案手法により抽出される分類パターンが解釈に有効であると確認できた．

CLIPを用いた画像ランキングによるパラメータ最適化に基づいた絵本の挿絵生成

• ○齋藤優也，黄潤和(法政大学)

　読書をする際のイメージ形成補助のために，絵本の文章から挿絵を生成するためのシステムを提案する．提案システムでは，絵本の各パラグラフを要約し，要約文章をもとにその内容に沿った画像を生成する．画像生成にはText-to-ImageモデルのVQGAN-CLIPを利用する．また，モデルの学習に使用するパラメータの決定のためのランキング方式を提案する．ランキングには，自然言語を利用した画像分類モデルであるCLIPを用いる．

逐次推薦状況におけるプロービングアイテム決定戦略に関する検討

• ○高間康史，徐銘蔓，柴田祐樹(東京都立大学)

　本稿では，逐次推薦状況において，ユーザの嗜好を推定するためのプロービングアイテム決定戦略について検討する．情報推薦サービスでは，サインアッププロセスにおいていくつかのアイテム（プロービングアイテム）をユーザに提示し，それらに対するフィードバックを得ることでユーザプロファイルを構築し，これを用いて推薦アイテムを決定する場合がある．プロービングアイテムはユーザプロファイルの質に影響を与えることから，本稿では複数の決定戦略について比較検討を行う．データセットを用いてユーザの行動を模擬し，実験を行った結果について報告する．

インタラクティブ観光経路推薦手法の構築に対する検討

• ○柴田祐樹，高間康史(東京都立大学)

　本稿では，インタラクティブな観光経路推薦手法を検討する．既存推薦手法の多くが，最適解をユーザに提示するのに対し，本研究では地図上に投影した推薦度を提示し，ユーザが推薦度から経路を構築することを想定する．推薦度は確率分布により定式化される．高速な定常反復法を分布推定に用い，ユーザの選択をフィードバックとして利用し推薦度を更新する．シミュレーションにより生成された可視化から，実際の利用場面を考察する．

跳躍動作の周波数特性に着目したスポーツ損傷潜在リスクの推定

• ○松下光範，鈴木雄登，尾崎優(関西大学)，堀寛史(びわこリハビリテーション専門職大学)

本稿では，スポーツ障害の予防支援を目的として，ユーザが抱える怪我のリスク（スポーツ損傷潜在リスク）の推定を試みた．従来，スポーツ損傷潜在リスクは理学療法士などの専門家が三次元動作解析装置や床反力計といった機器を用いて推定するため，継続してリスク管理を行うコストが高い．こうした観点から，本研究ではスマートフォンのセンサを用いて簡易的にスポーツ損傷潜在リスクを評定することを試みる．提案手法では，跳躍動作の周波数特性に着目し，対象者の跳躍動作データにフーリエ変換を用いて周波数成分に分解する．分解することで得た周波数スペクトルを特異値分解を用いて次元削減を行うことで特徴量を抽出し，それをK近傍法を用いて分類する．本稿では，実践的にスポーツ損傷潜在リスク推定システムを使用してもらうために試作したスマホアプリケーションとそれを用いた推定結果の精度について報告する．