青山学院大学 理工学部

DEPARTMENT研究室紹介

森田研究室

指導教員 森田武史 教授
テーマ 知識工学研究
1.知識グラフ構築支援
2.統合知能アプリケーション開発プラットフォーム
3.ユーモアを対象とした自然言語処理の応用

研究内容

当研究室の主な研究分野は、人工知能の一分野である知識工学と自然言語処理です。当研究室では、人工知能が利用・共有可能な知識の構築と洗練、異なる知識の統合、推論を用いた知識の導出、知識を利用した計算機システム,ユーモアを対象とした自然言語処理の応用に関する研究を行っています。

人間の知的作業を支援する計算機システムを構築するためには、知識を計算機が処理できるように形式化すること(知識表現)が必要です。知識表現モデルには、知識グラフ(概念や具体物間の関係を記述したグラフ)、ワークフロー(業務の処理手順を定義したもの)、ルール(規則・条件・判断基準などを記述したもの)などがあり、質問応答、音声対話、意味検索、知識継承、知識マネジメント、ソフトウェア開発、自動運転、エキスパートシステム(専門家の知識に基づいて、推論や問題解決が可能な計算機システム)、セマンティックウェブ(計算機が自律的にウェブページの意味を理解可能なウェブ)など、様々な領域に応用されています。しかしながら、知識表現モデルの構築コストが高いことが課題となっており、自然言語文やウェブページなどから、自動的に知識表現モデルを構築するための手法が求められています。そこで、当研究室では「知識表現モデルの自動構築」に焦点を当てて研究を進めています。また、知識表現モデルを利用した計算機システムの研究開発も行います。さらに,ユーモアを対象とした自然言語処理の応用を通して、自然言語における「意味」のもつ複雑性を人工知能が把握できるようにするため研究も行っています。

当研究室で取り組んできた研究の一部を紹介します。

知識グラフ構築支援

現状のWebページはHTMLにより、人間向けに記述されているため、ソフトウェアがWebページの内容を直接理解することは困難です。セマンティックウェブでは、オントロジー(ソフトウェアが意味理解可能な辞書)を参照しながら、RDF(リソースを記述するためのデータモデルと記述言語)を用いて、Webページのメタデータを記述し、知識グラフを構築することにより、推論技術を用いた情報検索や情報統合などが実現できると期待されています。

知識グラフの構築コストが高いことが、セマンティックWeb実現の課題であることから、本研究では知識グラフ構築を支援するためのグラフィカルエディタ、自然言語文からオントロジーを自動構築するツール、Wikipediaから大規模な知識グラフを構築する手法などの研究開発を行っています。

統合知能アプリケーション開発プラットフォーム

現在、サービスロボット(サービス業において接客等に用いられるロボット)のアプリケーション開発には多大なコストがかかっています。本研究では、サービスロボットを対象に、知識推論、音声対話、画像センシング、動作計画を統合したアプリケーション(統合知能アプリケーション)を、エンドユーザが容易に開発できることを目指したプラットフォーム:PRINTEPS(読み方:プリンテプス)の開発を行っています。

PRINTEPSでは、ワークフロー、ルール、知識グラフを組み合わせることにより、サービスロボットの知識推論(既存の知識から未知の知識を導くこと)を可能にします。また、ロボット向けのミドルウェアROS(Robot Operating System)に基づくワークフローエディタの開発も行っています。ロボット喫茶店と授業支援ロボットを応用事例としてPRINTEPSの評価を行っています。PRINTEPSの詳細については、下記を参照してください。

PRINTEPSの詳細について

ユーモアを対象とした自然言語処理の応用

ユーモアを対象とした自然言語処理の応用を通して、自然言語における「意味」のもつ複雑性を人工知能が把握できるようにするため研究を続けています。

ヒトが社会生活の中で無意識的に行っている言語の理解は、常に「意味の処理」というプロセスを含んでいることがわかっています。そこには、単語や文の曖昧性の問題、そしてその人が取ろうとしている行動(会話や文章を書くことそのものを含みます)に対して文(発話)がどのような役割を果たすのかを把握する必要性が常に存在します。

ユーモアは、精神科医Viktor E. Frankl の言葉を借りれば一種の「生きるためのまやかし」をする試みが結実したものです。ユーモアを楽しむことは健康の増進や社会的関係の改善にも寄与する、という知見が臨床心理学や公衆衛生学の研究で得られています。

これまでの研究では、日本語における言語的ユーモアの代表格と言える駄洒落の検出のためのフレームワークを構築し、大規模なコーパスを用いた教師あり機械学習によって一定の高い検出精度が確保できることを示しました。現在、対象文の表層に現れていない言葉の同定を、単語の意味と共起性、常識的知識との関連付けにより可能にする基礎的な手法の確立に取り組んでいます。

以上紹介した研究以外にも、知識グラフを利用した質問応答システム、教諭ロボット連携授業、知識グラフを利用した議論支援ロボット、雑談対話システム、動画像のキャプション生成手法の研究などにも取り組んでいます。

参考文献

研究室オリジナルサイト

研究者情報

教授:森田武史
学位 博士(工学)
所属学会 人工知能学会、情報システム学会、日本データベース学会、電子情報通信学会,情報処理学会,言語処理学会,ACM
研究分野 人工知能、知識工学、オントロジー、セマンティックWeb、知能ソフトウェア工学
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