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奈良先端科学技術大学院大学 連携講座 データ駆動知識処理研究室
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奈良先端科学技術大学院大学 情報科学領域の連携研究室である、データ駆動知識処理研究室(客員教授:鳥澤健太郎、客員准教授:飯田龍)のウェブサイトです。連携母体は、国立研究開発法人 情報通信研究機構 ユニバーサルコミュニケーション研究所 データ駆動知能システム研究センターです。

お知らせ

  • 2019年4月に研究室が発足しました。
  • 4月3日の研究室紹介のスライドはこちらです。

主な研究内容

本研究室とその母体であるデータ駆動知能システム研究センターでは、Web数百億ページといったビッグデータや深層学習などを活用して、様々なシステムを開発して試験公開しています。これまでの発表論文は、こちらをご覧ください。

1. 次世代音声対話システムWEKDA

WEKDA (WEb-based Knowledge Disseminating dialog Agent) は、ユーザが入力した発話に対して、質問を自動生成し、WISDOM Xで回答を探し、応答を生成する音声対話システムです。 このシステムでは、例えば「iPS細胞ってすごいよね」「煮物が食べたい」といったユーザの音声入力に対して、「iPS細胞で何を見る?」「煮物に何が良い?」といった質問を自動生成し、その質問に対してWISDOM Xが提供する回答(「治療薬候補」「和風な朝御飯」等)を基に、「iPS細胞で肥大型心筋症の治療薬候補を見つけた」「焼き魚に玉子に煮物で和風な朝御飯も良し」といった応答を生成します。これらの質問は、システムの応答の背後にある自然な意図や動機といったものに対応します。ユーザは、こうした応答によって、価値ある知識を取得したり、近々の生活を豊かにするヒントを得ることが可能になります。 詳しくは以下の発表文献やプレスリリースをご参照ください。

WEKDA:Web40億ページを知識源とする質問応答システムを用いた博学対話システム 水野淳太, クロエツェージュリアン, 田仲正弘, 飯田龍, 呉鍾勲, 石田諒, 淺尾仁彦, 福原裕一, 藤原一毅, 大西可奈子, 阿部憲幸, 大竹清敬, 鳥澤健太郎, 第84回言語・音声理解と対話処理研究会資料, pp.135-142, 2018年11月. [PDF]*1

Preview for figure WEKDAの応答と背後にある自然な意図や動機
WEKDAの応答と背後にある自然な意図や動機
Preview for figure WEKDAによる対話例
WEKDAによる対話例
※ これらの対話例は開発中のものであり、現時点ではいかなる発話に対してもこのクオリティで応答ができるわけではありません。
*1 ここに掲載した著作物の利用に関する注意:本著作物の著作権は人工知能学会に帰属します。本著作物は著作権者である人工知能学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」に従うことをお願いいたします。
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2. 大規模Web情報分析システムWISDOM X

40億件以上のWebページを深く意味まで分析し、「なに?」「なぜ?」「どうなる?」といったタイプの様々な質問に回答する大規模Web情報分析システム WISDOM X を開発し、2015年3月31日より試験公開しています。どのような質問を入力すべきかわからない場合には、キーワードを入力すると回答可能な質問を提案する他、質問の回答からさらなる質問を提案し、情報のさらなる深堀りを行ったり、Web上に書かれていない仮説を生成したりすることも可能です。

Preview for figure 質問「資本主義がもたらしたものは何?」への回答
質問「資本主義がもたらしたものは何?」への回答
Preview for figure 質問「なぜ日本はデフレに陥ったのか?」への回答
質問「なぜ日本はデフレに陥ったのか?」への回答
Preview for figure 質問「人工知能が進化するとどうなる」への回答
質問「人工知能が進化するとどうなる」への回答

3. 対災害SNS情報分析システムDISAANA

当機構耐災害ICT研究センター応用領域研究室と共同で、「今、まさに発信されている」Twitter上の災害情報をリアルタイムで分析し、質問に回答する対災害SNS情報分析システムDISAANAを開発し、2015年4月8日より試験公開しています。スマートフォンからアクセスしますと、スマートフォン対応版をお使いになれる他、熊本地震時のTwitterデータを分析できる試用版もお試しいただけます。

Preview for figure 熊本地震での動作例
熊本地震での動作例
Preview for figure モバイル版での動作例
モバイル版での動作例

4. 災害状況要約システムD-SUMM

災害状況要約システム D-SUMM は、Twitter上の災害情報を、わかりやすく整理、要約することによって、救援、避難等を支援するシステムです。DISAANAでは、「火災が発生している」「火事が起きている」など意味的に類似する被災報告が別々に出力されていましたが、D-SUMMでは、災害情報の意味的な分類を精査し、これらの報告をひとまとめにすることで、災害状況を、よりコンパクトかつ、わかりやすく提示することができるようになりました。エリア毎または、災害カテゴリー毎に災害情報を要約することができ、それらを地図上に表示することも可能です。2016年10月18日より試験公開しています。

Preview for figure D-SUMMによる被災報告の要約
D-SUMMによる被災報告の要約
Preview for figure D-SUMM による被災報告の要約の地図表示
D-SUMM による被災報告の要約の地図表示