デモ・ポスター

ROIS-OS人文学オープンデータ共同利用センターは、情報学・統計学の最新技術を用いて人文学資料（史料）を分析する「データ駆動型人文学」や、人文学研究の成果に基づき構築したデータセットを超学際的に活用する 「人文学ビッグデータ」などの研究を進めています。今回の発表では、特に歴史ビッグデータや歴史的日本語へのAI適用などに関する研究成果を中心に紹介します。

日本では、日本語以外にも様々な言語が話されています。そのうち、日本語と親戚関係にある言語を総称して日琉諸語といいます。本ブースでは、消えてゆく日琉諸語に焦点を当て、それらを電子的にアーカイブするプロジェクトについてご紹介します。

本センターでは、テキスト、音声、映像など産学界の持つ大規模データを大学等の研究者へと橋渡しをし、またデータや課題を共有する評価ワークショップを行うことで、データの共同利用を推進し，技術の深化とコミュニティの創生や活性化を促進しています。ポスターでは、これらの活動の概観や、本センターの「情報学研究データリポジトリ（IDR）」から提供中の各種データセットと、それらを用いた研究成果の一部をご紹介します。

NTCIR (NII Testbeds and Community for Information access Research, 「えんてぃさいる」と読みます)では、世界中の約150チームの研究者と一緒に共通のデータセットを用いて研究を進めています。

画像の撮影、蓄積、処理、伝送、表示技術は成熟し私達を取り巻いています。これに対し「像」ではなく、それを発生させる「光線」そのものの情報を扱い、より高度な視覚環境を構築する先端的な取り組みが広がっています。レンズによる集光の解析や分解再構成に加え、実空間とも整合した深い臨場感を創出、同時に多数の視点からの観察を可能とするため、撮影した３次元情報をもとに構成された光線場を簡易に再現する超多眼系など、様々な実例とその基本技術を紹介します。

高忠実度の放射輝度回復は、シーン情報の再構築と理解において重要な役割を果たします。従来のカメラは、ダイナミック レンジ、ビット深度、スペクトル応答などの感度が制限されています。この論文では、バイオインスピレーションを受けたシリコンを備えたイベント カメラの使用を提案します。放射輝度の変化に敏感なセンサーを使用して、正確な放射輝度値を回復します。私たちは、イベント信号の高い時間分解能を正確な放射輝度値に変換する革新的な方法を提案します。正確な放射輝度値は、画像解析においていくつかの機能をもたらします。私たちは、複数の実験を通じて、過渡現象周波数 (TEF) のみから輝度値を回復する実現可能性。

レオナール・フジタ（藤田嗣治）は20世紀のフランスにてエコール・ド・パリの一員として活躍した画家で、彼の描いた透明感のある人肌は「乳白色の肌」として賞賛されました。彼の絵画が複数の白色顔料を用いて描かれていたことは近年の調査で明らかになりましたが、その意図やそれらをどのように使い分けていたかはわかっていませんでした。今回、コンピュータを用いた光学解析によって、顔料の分布やその意図に迫る結果が得られました。

病気の早期診断や超精密検査の実現を⽬指すAMEDに参加し、⽣体や物体内部を⾮侵襲‧⾮破壊でリアルタイム三次元可視化する光超⾳波イメージングの⾼度化を⾏っています。本研究では、光超⾳波画像のデータサイズの縮⼩と画質改善を実現する圧縮と復元を⾏うフレームワークを提案しました。これにより、実際の医療現場における光超⾳波診断装置の使い勝⼿を向上させることが可能になります。

人間の皮膚は、外的要因から体内を守り、恒常性を保つ重要な役割を担う器官であるが、一方で美容的な観点からも皮膚の状態評価が重要とされている。本ポスターでは、皮膚表面を撮影したダーモカメラ画像を用いたシワ・キメの空間分布の可視化および特徴解析技術や、切片試料の顕微鏡画像を用いた皮膚組織の散乱特性に関する状態評価技術を紹介する。

偏向報道が、社会的な事柄に関する世論形成に与える影響は大きい。そのようなバイアスの顕著な例として、コンテンツの選択的な提示によって特徴づけられる情報的バイアスや、特定の言語的フレーミングの選択によって現れる語彙的バイアスがある。メディアのバイアスを自動認識し対処することは、NLPが社会に貢献できる重要な分野である。本研究では、大規模な言語モデルで採用されているプロンプト技術が、メディアの偏向を識別するのに有効かどうかを調査した。事前に訓練された多様なモデルを評価し、その結果、プロンプトベースの方法論が、計算量を大幅に削減しながら、従来のモデルと同等の結果をもたらすことを示した。

「機械読解」は、言語モデルが自然言語による説明文を理解して、さまざまな質問に答えるタスクです。その中で、マルチホップ機械読解は、答えを導き出すために複数の推論ステップが必要となるもので、モデルのふるまいを理解する上で重要です。本発表では、マルチホップ機械読解に関する我々の研究成果として、推論ステップを人手でアノテーションしたデータセットの構築、モデルの推論過程に関する詳細な分析、マルチホップ質問に答える際のモデルと人間の推論プロセスとの比較などについて報告します。

複数のマイク・スピーカを用いて音空間を計測あるいは制御する技術は，様々な応用可能性を持つ基礎的な技術です。音の波としての性質を取り入れた信号処理・機械学習技術と，その応用であるVR音響やノイズ制御などの技術について紹介します。

目標話者抽出は、オーディオ信号処理で使用される技術であり、複数話者の声が含まれるオーディオファイルから特定の話者の声のみを綺麗に分離するために利用されます。この技術は、目標話者の声に固有の音響的特性を分析するディープラーニングモデルに依存しています。我々は、ディープラーニングによって強化された目標話者抽出モデルの効果を、日本語音声によって実演します。

ファクトチェックは現在手作業で行われる事が多い。その一方、自然言語処理の分野では信頼できる知識源と機械学習により、ファクトチェックを自動化する試みも開始されている。この自動ファクトチェックは検証対象のクレームに関連する知識源を自動検索する技術、エビデンスとなり得る文章や段落を自動で選択する技術、そして、最後に真偽を回答する技術で構成される。このポスターではこの自動ファクトチェックの概要を示し、次に、日本語・フランス語など多言語に拡張する試みについても紹介する。