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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

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主たる研究テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

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• （未確定）仮想空間内における概念獲得

• セマンティックWeb・オントロジーを活用した情報検索技術の構築

• デマンドバス問題最適化

• 機械学習を用いた自然言語処理

• データ・テキスト・Webマイニング

論文 【 表示 ／ 非表示 】

論文 【 表示 ／ 非表示 】

• MolGANの拡張による文章グラフを用いた文章生成手法の提案

  澤崎 夏希, 遠藤 聡志, 當間 愛晃, 山田 孝治, 赤嶺 有平

  知能と情報 ( 日本知能情報ファジィ学会 )  32 ( 2 ) 668 - 677   2020年 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  <p>深層学習によって様々な分類問題が解決されているが，分類カテゴリ毎のデータ量が不均衡な問題を扱う場合，多くの課題がある．不均衡データへの対策として，少量カテゴリのデータ量を増加させ均衡化する手法がある．これをかさ増しと呼び画像処理分野ではノイズの付与や回転による方法が一般的である．最近ではGenerative Adversarial Network: GANによる画像生成手法を用いる場合がある．一方で，自然言語処理の分野では有効なかさ増し手法はいまだ確立されておらず，人手によるかさ増しが行われている．人手によるかさ増しではルールの設計など負担が大きく，機械的なかさ増し手法が必要となる．しかし，文章生成における機械的なかさ増しは画像生成に比べ不安定である．これは文章の特徴獲得の難しさが原因だと考えられる．そこで本論文ではグラフ情報に注目した機械学習による文章生成手法を提案する．CaboChaによって生成されたグラフ情報をGraph Convolutionにより畳み込み処理する．提案するGANにより生成されたかさ増し文章を3つの計算実験により評価し有効性を示した．</p>

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• 深層強化学習エージェントの行動別顕著性マップの生成に関する考察

  長嶺 一輝, 遠藤 聡志, 山田 孝治, 當間 愛晃, 赤嶺 有平

  人工知能学会全国大会論文集 ( 一般社団法人 人工知能学会 )  2019 ( 0 ) 3K4J201 - 3K4J201   2019年

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  <p>近年，深層強化学習エージェントは驚くべき発展を見せ，素晴らしい成果を挙げている．一方で，エージェントの行動のみを視認して，根拠となった画像特徴を推測するのは困難であるという問題がある．これに対し，エージェントが持つニューラルネットの入出力を用いて判断根拠を可視化することで，行動を分析しようとする試みが行われている．可視化手法の一つに顕著性マップの生成がある．しかし，行動毎に顕著性マップを得る手法はあまり研究されていない．本稿では，深層強化学習エージェントの行動を視覚的に分析する際に，エージェントの持つニューラルネットから各行動ごとに顕著性マップを得る手法を提案する．実験の結果，環境から得られる状態観測内のオブジェクトが，エージェントの各行動に及ぼす影響を可視化する顕著性マップを得られた．</p>

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• A study on emotion estimation of narratives using cognitive appraisals of the reader

  Toma N.

  2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2016 - Conference Proceedings ( 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2016 - Conference Proceedings )    572 - 576   2017年02月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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• A study on emotion estimation of narratives using cognitive appraisals of the reader

  當間　愛晃

  2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2016     572 - 576   2017年02月

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

• 畳み込みニューラルネットワークを用いた表情表現の獲得と顔特徴量の分析

  西銘 大喜, 遠藤 聡志, 當間 愛晃, 山田 孝治, 赤嶺 有平

  人工知能学会論文誌 ( 一般社団法人 人工知能学会 )  32 ( 5 ) F - H34_1-8   2017年 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  <p>Facial expressions play an important role in communication as much as words. In facial expression recognition by human, it is difficult to uniquely judge, because facial expression has the sway of recognition by individual difference and subjective recognition. Therefore, it is difficult to evaluate the reliability of the result from recognition accuracy alone, and the analysis for explaining the result and feature learned by Convolutional Neural Networks (CNN) will be considered important. In this study, we carried out the facial expression recognition from facial expression images using CNN. In addition, we analysed CNN for understanding learned features and prediction results. Emotions we focused on are "happiness", "sadness", "surprise", "anger", "disgust", "fear" and "neutral". As a result, using 32286 facial expression images, have obtained an emotion recognition score of about 57%; for two emotions (Happiness, Surprise) the recognition score exceeded 70%, but Anger and Fear was less than 50%. In the analysis of CNN, we focused on the learning process, input and intermediate layer. Analysis of the learning progress confirmed that increased data can be recognised in the following order "happiness", "surprise", "neutral", "anger", "disgust", "sadness" and "fear". From the analysis result of the input and intermediate layer, we confirmed that the feature of the eyes and mouth strongly influence the facial expression recognition, and intermediate layer neurons had active patterns corresponding to facial expressions, and also these activate patterns do not respond to partial features of facial expressions. From these results, we concluded that CNN has learned the partial features of eyes and mouth from input, and recognise the facial expression using hidden layer units having the area corresponding to each facial expression.</p>

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    DOI 学術リポジトリ

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著書 【 表示 ／ 非表示 】

著書 【 表示 ／ 非表示 】

• 相互作用科学シリーズ　生命複雑系からの計算パラダイム

  大内東, 山本雅人, 川村秀憲, 柴肇一, 高柳俊明, 當間愛晃, 遠藤聡志 ( 担当: 共著 )

  森北出版  2003年08月 ( ページ数: 201 )

MISC（その他業績・査読無し論文等） 【 表示 ／ 非表示 】

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• 日本語→琉球諸語翻訳モデルの構築に向けて

  當間　愛晃，狩俣　繁久，岡﨑　威生

  言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集 ( 言語処理学会 )    42 - 47   2024年03月

   

• レビューの多角的な有用性判別のための分析と分類モデルの構築

  屋比久　博文，當間　愛晃

  言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集 ( 言語処理学会 )    83 - 87   2024年03月

   

• リフレーミング可能な対話モデル構築に向けたコーパス設計とモデル試作

  船迫　龍之介、當間　愛晃

  研究報告自然言語処理（NL） ( 情報処理学会 )  2024-NL-259 ( 13 ) 1 - 6   2024年03月

   

• リフレーミング可能な対話モデル構築に向けた基礎実験

  船迫　龍之介，當間　愛晃

  教育システム情報学会　2023年度学生研究発表会　九州・沖縄地区 ( 教育システム情報学会 )    173 - 174   2024年02月

   

• データ拡張による動機づけ面接のためのMITIコード推定手法の改良

  比嘉　和樹，當間　愛晃

  教育システム情報学会　2023年度学生研究発表会　九州・沖縄地区 ( 教育システム情報学会 )    183 - 184   2024年02月

   

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研究発表等の成果普及活動 【 表示 ／ 非表示 】

研究発表等の成果普及活動 【 表示 ／ 非表示 】

• アニメ画像を対象にした複数のスタイル画像を用いる画風変換の検討

  西山昴志,當間愛晃

  情報処理学会 第81回全国大会  2019年03月  -  2019年03月   

• アニメーションの背景画風変換についての検討

  西山昴志,當間愛晃

  情報処理学会 第80回全国大会  2018年03月  -  2018年03月   

• 小説プロット推定のための敵対関係判定に関する基礎研究

  神谷美希,當間愛晃

  情報処理学会 第80回全国大会  2018年03月  -  2018年03月   

• 映画レビューにおける評価対象の抽出手法の検討と予備実験

  阿波連智恵,當間愛晃,遠藤聡志,山田孝治,赤嶺有平

  第27回インテリジェント・システム・シンポジウム  2017年11月  -  2017年11月   

• Doc2VecとSVMを用いた問題文の単元識別による学習支援のための基礎研究

  嘉陽桃子,當間愛晃

  情報処理学会 第79回全国大会  2017年03月  -  2017年03月   

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その他研究費獲得情報 【 表示 ／ 非表示 】

その他研究費獲得情報 【 表示 ／ 非表示 】

• イベント情報を例にした複合型コンテンツのための情報検索・情報推薦システムに関する研究開発

  研究費種類: 財団・社団法人等の民間助成金  参画方法: その他

  研究種別: その他  事業名: -

  研究期間: 2009年09月  -  2010年03月 

  代表者: 當間　愛晃  資金配分機関: -

  金額合計: 200,000（円）

• イベント情報類似度研究用計算環境一式

  研究費種類: 学内助成（後援会・財団含む）  参画方法: その他

  研究種別: その他  事業名: -

  研究期間: 2009年08月  -  2010年03月 

  代表者: 當間　愛晃  資金配分機関: -

  金額合計: 800,000（円）

• 日本語オントロジー辞書 Ontolopedia を利用した嗜好抽出と関連語検索支援に関する検討

  研究費種類: 学内助成（後援会・財団含む）  参画方法: その他

  研究種別: その他  事業名: -

  研究期間: 2008年11月  -  2009年03月 

  代表者: 當間　愛晃  資金配分機関: -

  金額合計: 400,000（円）

• 「携帯電話と電子マネー融合型情報提供サービスによる沖縄観光消費拡大モデルの構築

  研究費種類: 地方自治体  参画方法: その他

  研究種別: その他  事業名: -

  研究期間: 2005年04月  -  2006年03月 

  資金配分機関: -

研究シーズ 【 表示 ／ 非表示 】

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• 人工知能、集合知

• 複雑系工学

• (データ/テキスト/Web)マイニング