Shelter GO: multiplayer location-based game to promote knowing shelters for emergency evacuation

Research and Practice in Technology Enhanced Learning


Location-Based Game for Thought-Provoking Evacuation Training


A Mobile Application for Earthquake Education Targeting Foreigners Intending to Visit Japan

International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM)


Tsunami Evacuation Drill System Focusing on Mobile Devices


Interactive Digital Signage System Enabling Viewers to Answer Quizzes by Body Actions

Information and Technology in Education and Learning


Prototype Digital Signage System for Learning Material Delivery Focusing on Student Friendship

International Journal of Emerging Technologies in Learning


Comparative Experiments on Simulated Tornado Experience via Virtual Reality and Augmented Reality

The Journal of Information and Systems in Education


The Development of a Hand-Washing Support System Using Image Processing Techniques

International Journal of Advanced Intelligence (IJAI)


Comparative Experiments on Mouse-based and Typing-based Copy-and-Paste Methods


Investigative Report Writing Support System for Effective Knowledge Construction from the Web

Investigative reports plagiarized from the web should be eliminated because such reports result in ineffective knowledge construction. In this study, we developed an investigative report writing support system for effective knowledge construction from the web. The proposed system attempts to prevent plagiarism by restricting copying and pasting information from web pages. With this system, students can verify information through web browsing, externalize their constructed knowledge as notes for report materials, write reports using these notes, and remove inadequacies in the report by reflection. A comparative experiment showed that the proposed system can potentially prevent web page plagiarism and make knowledge construction from the web more effective compared to a conventional report writing environment.

IEICE Transactions on Information and Systems


Using Digital Game, Augmented Reality, and Head Mounted Displays for Immediate-Action Commander Training


Game-based evacuation drill using augmented reality and head-mounted display

Interactive Technology and Smart Education


Nearest Neighbor Search with the Revised TLAESA

In this paper, a method is proposed to improve the TLAESA by revising the tree structure with an optimal number of selected global pivots in the higher levels as representatives. This method improves the drawback that calculating less at the price of the lower pruning rate of branches. In order to enhance the pruning rate of branches, the improved method tries to make more selected global pivots locate in the higher levels of the search tree as representatives. Experiments show that for k-NN queries in Euclidean space, in a proper pivot selection strategy the proposed method can reach the same fewest distance calculations as the LAESA and can achieve a higher search efficiency than the TLAESA.

本論文では，改良型TLAESAを用いた最近傍探索手法を提案する．改良型TLAESAは，距離索引として最もよく用いられるTLAESAを基本構造としており，ルートノードレベルで選択されたグローバルなピボットを最適数備えたツリー構造から構成される．より多くのグローバルなピボットを用いることにより，探索過程における枝の除去率を向上することが可能となる．実際にユークリッド空間中でk-NNの検索実験を行った結果，LAESAと殆ど同じ距離計算回数(TLAESAよりも少ない計算回数)で，TLAESAより高い検索効率を達成することができた．


Hybrid textbook: fusion of digital textbooks and traditional learning tools

International Journal of Intelligent Systems Technologies and Applications


An Improvement Video Search Method for VP-Tree by using a Trigonometric Inequality

This paper presents an approach for improving the use of VP-tree in video indexing and searching. A vantage-point tree or VP-tree is one of the metric space-based indexing methods used in multimedia database searches and data retrieval. The proposed approach focuses on the trigonometric inequality for compressing the search range, which thus, improves the search performance.

本論文では，検索用索引部に改良型VP-treeを用いた映像検索システムの構築方法の提案を行う．改良型VP-treeはユークリッド距離以外の汎用的な距離尺度を用いることができ点が特徴であり，従来の索引化手法よりも検索精度を高めることができる．本手法では．三角不等式に用いる基準点を改良することで，検索精度は維持しつつ，検索時間効率を改善することに成功した．

Journal of Information Processing Systems


An E-mail Filtering Method Based on Multi-attribute Values of Users Profile

E-mail is one of the often used communication methods; however, a lot of e-mail documents including useless information are distributed to computers. To solve this problem, we propose a method to filter out unimportant e-mail documents by judging the content of each document. Our method constructs personal profiles. They consist of multi-attribute values such as 'Sender', 'Theme' and 'Type' of each document. By using the profile, this method can distinguish whether a new e-mail document is important or not for the users. It is found that the accuracy of this method is higher than that of the traditional methods.

電子メールはコミュニケーションの手段として頻繁に使われているが，役に立たない多くのメールが行きかっている．この問題を解決するために，電子メールの内容に基づき，無益な電子メールをフィルタリングする手法を提案した．提案手法は，'Sender'，'Theme'，'Type'などの多属性値から個人プロファイルを作成することにより，新規の電子メールがユーザにとって重要か否かを判断する．

International Journal of Computer Applications in Technology


Fast Retrieval Algorithm for Earth Mover's Distance Using EMD Lower Bounds and Skipping Algorithm

The earth mover's distance (EMD) is a measure of the distance between two distributions, and it has been widely used in multimedia information retrieval systems, in particular, in content-based image retrieval systems. When the EMD is applied to image problems based on color or texture, the EMD reflects the human perceptual similarities. However, its computations are too expensive to use in large-scale databases. In order to achieve efficient computation of the EMD during query processing, we have developed fastEMD, a library for high-speed feature-based similarity retrievals in large databases. This paper introduces techniques that are used in the implementation of the fastEMD and performs extensive experiments to demonstrate its efficiency.

Earth Mover's Distance(EMD)は2つの分布間の距離尺度であり，画像検索を始めとするさまざまなマルチメディア情報検索において用いられている．我々は，EMDに基づく大規模データ検索を高速かつ効率的に行うためのライブラリfastEMDを開発した．本論文では，fastEMDの実装に用いられている技術およびfastEMDの性能評価実験について述べた．


A Method for Detecting Subtitle Regions in Videos Using Video Text Candidate Images and Color Segmentation Images

In this paper, a method for detecting text regions in digital videos with telop, such as drama, movie and news programming, is proposed. The typical characteristics of telop are that it does not move, and that its edges are strong. This method takes advantage of these characteristics to produce video text candidate images.

本論文では，ドラマや映画やニュースのような字幕付きの映像からテキスト領域を自動的に検出する方法を提案した．字幕は位置が不変で，エッジが強いという特徴を持っており，これらの特徴を利用することにより，テキスト領域の候補を生成する．

International Journal of Advanced Intelligence (IJAI)


Fast Multidimensional Nearest Neighbor Search Algorithm Based on Ellipsoid Distance

The nearest neighbor search in high-dimensional spaces is an interesting and important problem that is relevant for a wide variety of applications, including multimedia information retrieval, data mining, and pattern recognition. For such applications, the curse of high dimensionality tends to be a major obstacle in the development of efficient search methods. This paper addresses the problem of designing a new and efficient algorithm for high-dimensional nearest neighbor search based on ellipsoid distance. The proposed algorithm uses Cholesky decomposition to perform data conversion beforehand so that calculation by ellipsoid distance function can be replaced with calculation by Euclidean distance, and it improves efficiency by omitting an unnecessary operation. Experimental results indicate that our scheme scales well even for a very large number of dimensions.

高次元空間における最近傍検索は，マルチメディア・コンテンツ検索，データ・マイニング，パターン認識等の分野における重要な研究課題である．高次元空間では，ある点の最近点と最遠点との間に距離的な差が生じなくなるという現象が起こるため，効率的な多次元検索手法を設計することが極度に困難になる．本論文では，楕円体距離に基づく多次元検索に対し，きわめて高速な最近傍検索アルゴリズムを提案した．提案したアルゴリズムでは，楕円体距離に基づく距離計算をユークリッド距離に基づく距離計算に置き換えるために，まずデータ変換を行い，この後，ユークリッド距離計算において不要な演算を削除することにより，効率化を図る．実験結果によると，提案アルゴリズムは高次元の場合にも効率が劣化しないという特徴を持っている．


A Method to Retrieve Telops based on the Distance of Character Image Features between Queries and Telops

Video scene retrieval methods based on telop characters can retrieve the corresponding scenes to the query from the huge video data. In this paper, a new video scene retrieval method based on telop characters is proposed. In order to specify the suitable scene, this method recognizes the only corresponding telop characters to the query keyword, not all the characters. This method calculates the distance between each image features of telop characters and template image features of query keyword. The number of distance calculations can decrease by indexing the multi-dimensional data for image features of telop characters.

本論文では，映像内の文字情報である字幕に着目した映像シーン検索システムを提案する．本手法では，各字幕の文字画像特徴量と検索キーに対応する文字画像特徴量との距離に基づいて該当の字幕が出現するフレームを検索する．また，各字幕の文字画像特徴量を多次元索引化することで，検索キーの文字画像特徴量との距離計算を高速化する．さらに，本手法では検索過程で特徴量照合を行うため，前処理で文字認識処理が必要でなく，時間コストを軽減できる．


Construction of an Image Knowledge Database on WWW Image Retrieval Systems

This paper proposes a method to construction of an image knowledge database to store feedback information on WWW image retrieval systems. When the query has not yet been registered in the database, the image features of the true image selected by the user are registered in the database. On registration, the similarity of the features is considered, and only representative features are registered. On retrieval, this database is used as the supervisor data for the query, and images closer to the supervisor data are presented with priority.

WWW画像検索システムのフィードバック情報を格納するための画像知識データベースの構築方法について述べた．検索質問画像がデータベース中に存在しない場合，ユーザが選択した検索画像の特徴量をデータベースに格納する．また格納時には，特徴の類似性を考慮することにより，代表的な特徴のみをデータベースに格納する．検索時には，データベースを参照して，優先順位付きで結果を提示する．


An Improved Method to Select Candidates on Metric Index VP-tree

距離索引VP-treeにおける解絞込みの一改良手法

本論文では,距離索引の一つであるVP-treeの改良法を提案する.VP-treeは検索時にルートから検索範囲に適合するノードをたどり,最終的にたどり着いたリーフノードに格納されたデータとの距離を算出する.しかし,リーフノードにおける距離計算が増大すると検索速度が遅くなる.そこで,リーフノードにおける絞込み法に着目し,その改良法として検索入力に対する最近傍点を三角不等式の基準点として用いる手法を提案する.実際の画像データを用いて評価実験を行った結果,従来手法に比べ検索時間を5∼12%削減することができた.

The Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers D

電子情報通信学会論文誌(D)


Fast Multidimensional Nearest Neighbor Search Algorithm Using Priority Queue

Nearest neighbor search in high dimensional spaces is an interesting and important problem which is relevant for a wide variety of applications, including multimedia information retrieval, data mining, and pattern recognition. For such applications, the curse of high dimensionality tends to be a major obstacle in the development of efficient search methods. This paper addresses the problem of designing an efficient algorithm for high dimensional nearest neighbor search using a priority queue. The proposed algorithm is based on a simple linear search algorithm and eliminates unnecessary arithmetic operations from distance computations between multidimensional vectors. Moreover, we propose two techniques, a dimensional sorting method and a PCA-based method, to accelerate multidimensional search. Experimental results indicate that our scheme scales well even for a very large number of dimensions.

高次元空間における最近傍検索は，マルチメディア・コンテンツ検索，データ・マイニング，パターン認識等の分野における重要な研究課題である．高次元空間では，ある点の最近点と最遠点との間に距離的な差が生じなくなるという現象が起こるため，効率的な多次元検索手法を設計することが極度に困難になる．本論文では，線形探索アルゴリズムにおける距離計算中の不要な演算を削減することにより，きわめて高速な最近傍検索アルゴリズムを提案した．さらに，不必要な演算を早期検出するために，要素の分散値を用いた次元ソート法，並びに主成分分析に基づくデータ変換法を提案した．


検索質問と字幕の文字画像特徴量間の距離に基づく字幕検索手法

検索質問と字幕の文字画像特徴量間の距離に基づく字幕検索手法

In this paper, a new video telop retrieval method based on telop characters is proposed. This method calculates the distance between each image features of telop characters and template image features of query keyword. The number of distance calculations can decrease by indexing the multidimensional data for image features of telop characters. Experimental results, using 91 query keywords, show that the average precision of proposed method using 1-gram feature becomes 98.61%, and using 2-gram feature becomes 99.59%. Moreover, the retrieval time can be obtained in about 0.5 seconds when using 2-gram feature.

本論文では,高精度かつ高速な字幕検索手法を提案する.本手法では,各字幕の文字画像特徴量と検索キーに対応する文字画像特徴量との距離に基づいて該当の字幕が出現するフレームを検索する.また,各字幕の文字画像特徴量を多次元索引化するととで,検索キーの文字画像特徴量との距離計算を高速化する.実際に3時間分の映像データに対して映像中の出現頻度が比較的多い91単語を用いて検索実験を行った結果,1-gram特徴量を用いた場合には最大98.61%,2-gram特徴量を用いた場合には最大99.59%の平均適合率を得ることができた.

Transactions of Information Processing Society of Japan


Acoustic Model Adaptation Using Speech Synthesis for Codec Speech Recognition

符号化音声認識のための合成音声を用いた不特定話者音響モデルの適応法

現在,IP電話端末から音声認識システムを利用する場合,音声データ通信時における音声圧縮・伸張(符号化)の影響より固定電話と比較して音声認識精度が低下する問題がある.これを回避するため,符号化された多量の音声データを用いて音響モデルを再学習,及び適応する手法が提案されている.しかし,再学習や適応に必要となる多量の音声データを収集することは多大な労力と時間が必要となる.そこで本論文では,音声データの収集を必要としない音響モデル適応手法を提案する.本提案手法は,認識に用いる音響モデルから適応に必要な音声データを自己生成する手法である.本論文ではこの手法を実現するため,音響モデルの各分布より音素波形を合成し適応に用いる「合成音素波形による音響モデルの分布適応法」と連続音声を合成し適応に用いる「連続合成音声を用いた音響モデル適応法」を提案する.符号化方式G723.1を用いた音声認識実験結果より,連続合成音声を用いた音響モデル適応法は適応前の音響モデルの認識精度を改善することが分かった.これらの結果より,提案手法は適応データの収集を必要とせず,符号化音声を高精度に認識する手法として有効であるといえる.

電子情報通信学会論文誌(D)


Incorporate feature space transformation to content-based image retrieval with relevance feedback

In recent years, the employment of feedback information to improve image retrieval precision has become a hot subject in research field. But in the traditional relevance feedback methods, both relevant and non-relevant assigned information were required for the retrieval system. For the sake of practicality and convenience, this paper assumes that users only need to label the images from the previous query as relevant, which generates a new vector as feedback information. Through the feature space transformation, it is an adjustment in the spatial resolution of the feature space. The spatial resolution around relevant samples is contracted. Meanwhile, the analysis of the user's intension together with relevant forecast of the interested objects in the database make it posiible for the less similar vectors to get closer to the query vector and thus increasing query precision. Compared with the traditional relevance feedback approach, our method is shown to obviously improve the retrieval feedback performance.

画像検索における関連性フィードバック検索では，従来，ユーザが検索意図に関連した画像と同時に，関連しない画像も指定する必要があった．本論文では，より簡便に関連性フィードバック検索を行うため，ユーザの指定した検索結果中の関連する画像のみからフィードバック情報を生成する．特徴空間において，検索画像と関連した画像が近くなるように，空間の解像度を変えていくことにより，次第にユーザの意図する方向に特徴空間を変換する．従来手法との比較により，提案手法の優位性を示した．

International Journal of Innovative Computing, Information and Control


Real-timeFrequency Characteristic Normalization for Distributed Speech Recognition

分散音声認識における実時間周波数特性正規化手法

本論文では，分散音声認識における入力系の周波数特性の際による認識率劣化を抑制する周波数特性正規化手法として，複数参照ケプストラムを用いた実時間周波数特性正規化手法を提案した．


Similar Music Retrieval for the Query-by-humming Using the Earth Mover's Distance

Earth Mover's Distanceを用いたハミングによる類似音楽検索手法

In this paper, we propose a new similar music retrieval method based on humming query using the Earth Mover's Distance as the distance measure. Computing the EMD is based on a solution to the transportation problem, and the EMD is applied as the distance measure on similar image retrieval systems. In addition, we focus that the time complexity of the EMD is exponential worst case toward the number of notes, the improved method to decrease the number of notes in the music feature is also proposed.

本論文では,距離尺度としてEarth Mover's Distance (EMD)を用いたハミング検索手法を提案する.EMDは輸送問題における輸送コストの最適解であり,本手法では輸送問題における各供給地が有する資源量を各音符の音長,輸送コストを各音符の出現時間と音高情報から算出することで,リズムと音程との類似度を同じ距離尺度で計り,全体の曲調が類似した曲を検索する.さらに,EMDの計算量が音符数に対して指数関数的に増加することに着目し,検索精度を維持しつつ計算コストを低減可能な音楽特徴量を提案する.


WWW画像検索システムにおける有害画像フィルタリング手法

WWW画像検索システムにおける有害画像フィルタリング手法

In this paper, we propose a new filtering method using partial URL-based weighing scheme. The method first gathers a lot of hazardous URLs from search results of conventional WWW image retrieval systems by hazardous keywords. The method next decomposes a full URL into several partial paths, then estimates hazardous score for each partial path based on frequencies of paths. And it filters out hazardous images by distinguishing partial URL that there is possibility of hazardous. Experimental results show that the proposed method can improve the accuracy of filtering out hazardous images from search results of conventional systems.

本論文では,ユーザ・サイドで構築したURLデータベースを用いて,既存のWWW画像検索システムの検索結果から有害画像をフィルタリングする手法を提案する.本手法は有害画像を象徴する単語群を用意するだけでURLデータベースを自動構築する.URLデータベースにはURLのパスごとに有害度の重みづけを行い,有害性の高いURLを部分的に識別することで高精度なフィルタリングを実現する. Google Image Searchを対象として有害な画像が検索される27個の検索キーに対する評価実験を行った結果,F尺度として約70%のフィルタリング精度が得られた.


順位キューを用いた多次元データの高速近傍検索アルゴリズム

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


Specific Speaker's Japanese Speech Corpus over Long and Short Time Periods

We have been collecting the Japanese speech corpus for investigating the relationship between intra-speaker speech variability and speech recognition performance. In this paper, we introduce our speech corpus. Our corpus consists of six speakers speech data. Each speaker read specific utterance sets three times a day, once a week. Using a specific female speakers speech data in this corpus, we conduct speech recognition experiments for investigating the relationship between intra-speaker speech variability and speech recognition performance. Experimental results show that the variability ofrecognition performance over different days is larger than variability of recognition performance within a day.

話者内音声変動と音声認識性能との関連性を調べるために，日本語の音声コーパスを長期間にわたり作成しており，本コーパスの概要について述べた．本コーパスは，6名の話者が週に1日，1日に3回，発話した内容を収録したものである．話者内音声変動と音声認識性能との関連性を調べるための実験を，1名の女性話者データを用いて行った結果，1日内の変動よりも複数日にわたる変動のほうが大きいことを示した．

Advances in Natural Language Processing Research in Computing Science


Simple PCAを用いたベクトル空間情報検索モデルの次元削減

Simple PCAを用いたベクトル空間情報検索モデルの次元削減

In this paper, we propose to use the Simple Principal Component Analysis (SPCA) for dimensionality reduction of the vector space information retrieval model. The SPCA algorithm is a data-oriented fast method which does not require the computation of the variance-covariance matrix. In SPCA, principal components are estimated iteratively so we also propose a criteria to determine the convergence. The optimum number of iterations for each principal component can be determined using the criteria. Experimentally, we show that the SPCA-based method offers improvement over the conventional SVD-based method despite its small amount of computation. This advantage of SPCA can be attributed to its iterative procedure which is similar to clustering methods such as $k$-means clustering. On the other hand, the proposed method which orthogonalizes the basis vectors also achieved much higher accuracy than the conventional random projection method based on $k$-means clustering.

本稿では，情報検索の代表モデルであるベクトル空間モデル (VSM; Vector Space Model)の次元削減手法として，Simple Principal Component Analysis (SPCA)を用いることを提案した． SPCAは簡単な繰り返し演算により，主成分を寄与率の大きい順に求めていく近似的な主成分分析手法であり，SVD等の行列演算を基本とする手法に比べ計算量が格段に少ないという特長がある． MEDLINEを用いた検索実験を行った結果，削減後の次元数によらず，SVDに比べて同等以上の平均適合率を得た． また，この実験における最高の平均適合率はSPCAで0.694(次元数40)， SVDで0.663(次元数50)であり，SPCAを用いることで誤り率は約1割 削減されている．

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


Image Database Retrieval Based on Relevance Feedback by Feature Space Warping

In recent years, the employment of the user's feedback information to improve the image retrieval precision has become a hot subject in research field. But in the traditional relevance feedback methods, both relevant and irrelevant user's assigned information was required for the retrieval system. For the sake of practicality and convenience, this paper advances that users only need to choose their inquired image files, which generate new index vector as relevance information. Through the feature vector space warping, the index is moved towards the user's inquiry intension. Compared with the traditional relevance feedback technique, the proposed method is shown to obviously improve the retrieval precision.

画像検索における関連性フィードバック検索では，従来，ユーザが検索意図に関連した画像と同時に，関連しない画像も指定する必要があった．本論文では，より簡便に関連性フィードバック検索を行うために，検索結果から，ユーザの必要な画像だけを指定していくことにより，次第にユーザの意図する方向に特徴ベクトルを漸近的に近づけていく手法を提案した．従来手法との比較により，提案手法の優位性を示した．


Channel Compensation Method for ETSI Standard DSR Front-end

ETSI標準分散音声認識フロントエンドにおける入力系の周波数特性正規化手法

本論文では，分散型音声認識方式における入力系の周波数特性の異なりによる音声認識精度の変動を抑制する手法として，平均一致化手法を提案した．提案手法は入力特徴量の平均と圧縮に用いるVQセントロイドとの平均を一致させ，入力系の周波数特性を正規化する．提案手法の有効性を検証するためETSIが勧告している分散型音声認識フロントエンドを用いた音声認識実験を行った結果，提案手法より周波数特性の変動による音声認識精度の低下を抑制することが可能であった．

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


Information Retrieval Using Non-negative Matrix Factorization

ベクトル空間情報検索モデルを用いた全文検索を行う場合，各文書を表現する索引語ベクトルがスパースになることが問題となる．そこで，本論文ではベクトル空間モデルの次元削減により情報検索精度を向上させる．次元削減には，非負行列である文書行列に対する次元削減手法として，Non-negative Matrix Factorization (NMF)を適用した．NMFは非負行列を2つの非負行列へ分解を行う手法である．提案手法は，NMFを用い非負行列である索引語文書行列を分解し，その一方の行列へ索引語文書行列を射影することにより，次元削減を行う手法である．MEDLINEを用いた情報検索実験で提案手法の有効性を示した．

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


Development of a WWW Image Retrieval System Using the Image Knowledge Database

画像知識データベースを用いたWWW画像検索システムの開発

ユーザからのフィードバック情報を格納した画像知識データベースを用いたWWW画像検索システムを開発した．本システムでは，既存システムの結果からユーザが選択した正解画像の画像的特徴量をフィードバック情報としてデータベースに登録することで，次回の検索の際，このデータベースを教師データとして，より類似している画像を優先的に提示することができる．従来システムとしてGoogle Image Searchを用い，130個の検索キーに対する評価実験を行った結果，11.6%の精度向上が確認できた．

The Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers D-I

電子情報通信学会論文誌(D-I)


Efficient Multidimensional Indexing Using One-dimensional Self-Organizing Maps

1次元自己組織化マップを用いた高次元データの高速近傍検索

高次元空間における最近傍検索は，マルチメディア·コンテンツ検索，データ·マイニング，パターン認識等の分野における重要な研究課題であるが，効率的な多次元インデキシング手法は，従来，存在しなかった．本論文では，自己組織化マップを用いて，高次元空間での近傍関係をできる限り保ちつつ，高次元データを1次元空間へ配置し，1次元マップから得られる情報を用いて探索範囲を限定することにより，きわめて高速な最近傍検索手法を提案した．


Relevance Feedback Using Support Vector Machine for Information Retrieval

サポートベクターマシンによる適合性フィードバックを用いた情報検索

本論文では，ベクトル空間情報検索モデルを用いた全文検索精度の向上を目指した．本論文では，サポートベクターマシンを用いた適合性フィードバック手法を提案した．提案手法は，利用者からの適合·不適合の情報をもとにサポートベクターマシンを学習させ，利用者が要求する検索文書を識別し，不適合文書を利用者に提示しない手法である．日本語全文検索テストコレクションを用い，提案手法の有効性を検証する実験を行い，提案手法が全文検索に有効であることを示した．

Transactions of Information Processing Society of Japan


Improvement of the LR Parsing Table and Its Apprication to Grammatical Error Correction

International Journal of Informantion Sciences


長期的適合性フィードバックによるベクトル空間モデルの精度改善

長期的適合性フィードバックによるベクトル空間モデルの精度改善

本論文では，ユーザからのフィードバック情報を，長期的にベクトル空間モデルに基づく検索システムに残す方法を提案する．提案するモデルでは，検索精度を高めるため，ユーザからの適合性の判定結果だけではなく，文書間距離などの情報も検索モデルに組み入れ，線形変換によりベクトル空間検索モデルを構築する．その後，ベクトル空間モデルの高次元行列を特異値分解により縮退し，低次元のベクトル空間，つまり索引語と文書の潜在的な意味構造を表した意味空間に変換する．提案手法により，実験システムを構築し，二つのテストコレクションを用いて，評価実験を行った．本論文で提案した手法の有効性を確かめることができた．


A Dynamic Construction Algorithm for the Compact Patricia Trie using the Hierarchical Structure

This paper proposes a new structure of the Compact Patricia trie (CPat tree) to avoid that it takes much time in search and update about much ket set, and a method to construct a new CPat tree dynamically and efficiently. This method divides a CPat tree consisting of bit string to fixed depth. In addition, it been divided CPat tree hierarchically. A construction algorithm that proves this update time requires alteration of only one tree among whole trees.

本研究で対象としているパトリシアトライは，1本の枝しか持たないノードをすべて削除しているため，木の深さが浅くなり，効率的な検索ができることで有名である．しかし，パトリシアトライを圧縮したデータ構造であるPaCB-treeでは，その検索効率が低下することが問題になっていた． 本論文では，パトリシアトライを階層的に分割管理することにより，検索効率を維持したまま効率的に圧縮する手法を提案し，実験により，その有効性を確認した．


This paper presents a technique for dividing text into field-coherent passages. The method is based upon extracting field-associated words or phrases from the text. After collecting 12,500 documents, we obtained an average precision of 88% and recall of 78% in a training document set.

一般に文書の内容には，話題が切り替わる起点が存在する．この起点部分を予め特定できれば，情報検索する際に検索質問に最も関連がある部分(パッセージ)のみをユーザに提示することができる．本論文では，予め各話題毎に分類した学習用文書から抽出した単語の頻度系列に基づいて，入力文書での話題の切り替わり起点を検出する手法を提案する．実際の新聞記事を連結したデータに対する実験より，高い認識精度を確認できた．


An Evaluation Method of Words Tendency Depending on Time-series Variation and Its Improvements

In this paper, a new method is proposed to estimate automatically the stability classes (increasing, relatively constant, and decreasing) that indicate word's popularity with time-series variation based on the frequency change in past text data. The learning data were produced by defining five attributes to measure the frequency change of a word quantitatively. These five attributes were extracted automatically from electronic texts.

文書中の単語には，時間経過に伴って出現頻度が変化したり，特定の期間に出現しやすいものが存在する．本論文では，過去の文書データ内における時間軸上での頻度変化に基づき，単語の流行性を推定する手法を提案する．本手法では，各単語の頻度変化(回帰直線，相関係数，品詞など)に着目し，決定木学習によって新たな文書に含まれる単語の流行性を推定する．1994年から1997年までの毎日新聞のプロ野球に関する記事を用いた実験により，本手法の結果が人間判断と高い相関を得られた．


Passage Segmentation Based on Topic Matter

This paper presents a technique for dividing the text into field-coherent passages. The presented method is based upon extracting field-associated term the text measuring how the topics grow, shrink and shift from sentence to sentence. We propose measures of topic continuity and of topic transition and suggest how those could be used to find the boundaries among passages.

複数の話題が混在する文書から，各話題のまとまり部分(パッセージ)を特定する技術は，情報検索の分野に限らず，様々な分野で重要な役割を担う技術である．本論文では，分野体系に従って構築した分野連想語(特定の分野を的確に連想できる単語)を用いて，パッセージを特定する手法を提案する．本手法では，話題の継続性に着目し，連想分野の範囲や連続出現性から算出した継続度により，パッセージのまとまりを形成する．

International Journal of Computer Processing of Oriental Languages


A Fast Correction Method for Erroneous Sentences Using the LR Parser

In this paper, we propose the method to improve the time efficiency, keeping the correction accuracy of the traditional method. This method makes use of a new parsing table that denotes the states to be transited after accepting each symbol. By using this table, the symbol which is allocated just after the error position can be utilized for selecting correction symbols, as a result, the number of candidates produced on the correction process is reduced, and fast system can be realized.

本業績は，構文的な不適格文に対する自動訂正処理に関する研究成果である．本論文では，訂正精度を保ちつつ，時間効率を向上する新しい誤り訂正手法を提案する．本手法は，不適格文を構文解析した際の移動·還元動作の遷移先状態が記された子孫集合表を文法規則から生成し，修正すべき記号とその後に続く終端記号の接続関係を訂正記号の絞り込みに利用する．本手法により，高速かつ正確な誤り訂正処理が可能になる．

IEICE Transactions on Information and Systems


多属性項目の履歴情報に基づく電子メイル文書のフィルタリング手法

多属性項目の履歴情報に基づく電子メイル文書のフィルタリング手法

本論文では，受信済みのメイル文書から送信元，テーマや類型等の多属性項目の組み合わせから成る構造化知識を獲得し，その知識を用いたフィルタリング手法を提案する．更に，各属性の意味に従って近似処理を適用すべき属性の順番を定義し，学習データ数が少ない場合にも，ノイズの混入を極力抑えて正確な重要度を算出する．4人の被験者に対する実験結果から，単語の出現頻度という単一属性のみと比べて，本手法の方が人間の判断と高い相関を示すことが確認できた．


Two Improved Access Methods on Compact Binary (CB) Trees

This paper proposes a new hierarchical CB-tree structure able to avoid the increase of the time-cost. As regards the space efficiency, in order to compress the binary trie into the CB-tree, the conventional method adopts the imaginary leaf, which is called a dummy leaf, for the nodes which have only one leaf. At this point, the number of dummy leaves has a bad influence on the space efficiency. This paper extends his tree representation for the Patricia binary trie and proposes the method for composing the CB-tree without the dummy leaf.

自然言語辞書や全文検索エンジンによく用いられる辞書データ構造である2進木トライ(Binary Trie)構造に着目し，特に，通常のトライ構造とパトリシアトライ構造の圧縮手法について研究した業績である．本論文では，2つのトライ構造をコンパクトなビット列に圧縮する手法を提案した．パトリシアトライを圧縮したデータ構造をPaCB-treeと呼び，従来の空間効率を大幅に上回る圧縮率を得ることに成功した．


An Improvement of the Aho-Corasick Machine

This paper describes an efficient multi-attribute pattern matching machine to locate all occurrences of any of a finite number of the sequence of rule structures (called matching rules) in a sequence of input structures. The proposed algorithm enables us to match set representations containing multiple attributes.

現在までに数種類のパターンマッチングアルゴリズムが考案されているが，特に複数のパターンを高速に検索する手法として，Aho-Crasik法(AC法)が有名である．本論文では，表記など単一属性値を対象にしたマッチング法であるAC法を改良し，多属性値を用いて，複数のパターンを高速にマッチングできるアルゴリズムを提案する．


A Substring Search Algorithm in Extendible Hashing

In this paper, in order to design this substring search in extendible hashing, signature vectors are introduced as hash values, and a trie structure as an extendible hash table, where each vector is composes by a bit stream.

拡張ハッシュ法は，従来のハッシュ法では困難であった順検索を実現するため，索引部をトライ構造で構成する検索方法である．本論文では，拡張ハッシュ法を順検索だけでなく，部分文字列検索も行えるようにする改良方法を提案する．従来は登録キーとして登録文字列の2進数表現値を用いていたが，本手法では隣接文字列の特徴ベクトルを登録キーとして用いる．これにより，部分文字列情報を索引部に格納することができる．


Design of a Compact Data Structure for the Patricia Trie

In several key strategies, the binary trie is famous as a fast access method able to retrieve keys in order. Especially, a Patricia trie gives the shallowest trie by eliminating all nodes which have only one arc. If trie structures are implemented, however, the greater the number of the registered keys, the larger storage is required. This paper proposes the improved trie representation for the Patricia trie, as well as the methods for searching and inserting the key on it. The theoretical and experimental results, using 50,000 Japanese nouns and 50,000 English words, show that this method generates 25∼39 percent shorter bit streams than the traditional method.

近年，数多くの全文検索手法が考案されているが，中でもパトリシア木の索引部に各文書内の半無限文字列を格納することにより，文書内の任意の文字列を検索可能にする手法が主流となってきている．本論文では，索引部を形成するパトリシア木の効率的な圧縮手法を提案する．本手法により，大規模な文書データに対しても索引部をコンパクトなサイズに抑えれるので，2次記憶とのアクセス数も少なくなり，高速な検索が可能になる．


An Extended Pattern Matching Machine for Document Processing

This paper describes an efficient multi-attribute pattern matching machine using the extended AC machine. The pattern matching algorithm is evaluated by the theoretical analysis, and the evaluation is supported by the simulation results with patterns for document processing such as text proofreading, text reduction, and examining a relation between sentences.

近年，電子化された文書が氾濫している状況の中で，目的の文字列がどの文書のどの位置に存在するかを調べるパターンマッチング処理の技術は非常に重要なものとなってきている．本論文では，「決して∼ない」等の分離した規則を検出できるようにするため，その規則の記述方法，及び規則を用いたマッチングアルゴリズムを提案する．

Computer Processing of Oriental Languages


Efficient Multi-Attribute Pattern Matching

The matching operation of the proposed machine is similar to the method of Aho-Corasick or the method of retrieval using a trie, however, the proposed machine has the following distinctive features: (1) The proposed machine enable us to match set representations containing multiple attribute; (2) It enables us to match separate components; (3) It enables us to match a rule consisting of an exclusive set. In this paper, their features are described in detail.

パターン記述に対しては，正規表現を使うことが最も一般的である．しかし，自然言語処理システムの構築を考えた場合，正規表現の制限された記述能力では，生成不可能なパターンが数多く存在する．そこで，本論文では，非決定性有限状態オートマトンを拡張することで，正規表現より優れた記述能力をもつ記述言語と効率的なパターンマッチング手法を提案する．

International Journal of Computer Mathematics


大規模文書データに対する用例文の効率的検索アルゴリズム

大規模文書データに対する用例文の効率的検索アルゴリズム

大量の用例文データから複数の索引要求に共通する用例文を検索する手法は，文書管理システムにおいて必要不可欠な技法である．本論文では，索引が指定する複数の文番号を文番号列とするとき，多くの索引要求があり，しかも索引に対する文番号列が非常に長くなる場合でも，目的とする用例文を高速に絞り込めるアルゴリズムを提案する．

Transactions of Information Processing Society of Japan


An Efficient Algorithm for Full Text Retrieval for Multiple Keywords

This paper presents a fast retrieval algorithm for multiple keywords by using the characteristics of multiple signatures. The objective of this approach is to decrease the number of comparisons between multiple signatures. From the simulation result, it is shown that the presented algorithm is from two to six times faster than the traditional algorithm.

近年，全文検索技術はWWWの検索エンジン等に用いられ，活発に研究がなされている．この全文検索エンジンは，如何にコンパクトな容量で，如何に高速に検索できるかという基準で評価される．また，どれだけ多彩な検索条件を指定できるかも評価基準の一つとなる．本論文では，複数のキーワードを指定し，それらすべてのキーワードを文書内から検索できる全文検索手法を提案する．


日本語定型表現のパターン記述規則と効率的な照合アルゴリズム

日本語定型表現のパターン記述規則と効率的な照合アルゴリズム

日本語の定型表現は，機械翻訳における正しい訳語の決定などに有用であり，その抽出や利用方法が研究されている．本論文では，各応用分野で必要とされる定型表現を広く捉えて分析し，多属性，分離，排他情報が記述できる規則を形式的に定義し，これら規則の効率的な照合アルゴリズムを提案する．

The Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers D-II

電子情報通信学会論文誌(D-II)


An Order Searching Algorithm of Extensible Hashing

Extensible hashing schemes provide fast key retrieval for dynamic key sets, but they can't keep order preserved searching. In order to solve this problem, Jonge et al. proposed the binary digital search tree (BDS-tree) that enables order preserved searching by extensible hashing schemes, however, searching and updating a key takes a lot of time for large key sets. This paper proposes a new method to preserve the key-order access property and to improve the time cost. This method separates the BDS-tree into smaller trees of a certain depth, and creates the pre-order bit stream for each of the separated trees.

ハッシュ法の一つである拡張ハッシュ法は，動的なキー集合に対しても高速な検索が可能であるが，順検索には不向きである．本論文では，ハッシュ表を2進木トライ構造で表現し，その木構造を先行順に辿ることにより，順検索が可能な検索アルゴリズムを提案する．本手法は従来の順検索で用いられていた木構造より，高速な検索ができることを実験により確認した．


文字列照合マシンを利用した複合語キーワードの効率的抽出法

文字列照合マシンを利用した複合語キーワードの効率的抽出法

本論文では，日本語文書から複合語キーワードを効率的に抽出する手法を提案する．本手法は，まず，抽出条件に集合表現を導入した規則を定義し，規則集合の照合マシンと候補語に対する部分文字列処理マシンを用いてキーワードを抽出する．抽出マシンでは，包含関係に基づく照合アルゴリズムを提案し，候補マシンでは，候補語に対して部分文字列の関係が定義できる構成アルゴリズムを提案する．


拡張ハッシュ法における部分文字列検索の設計と実現

拡張ハッシュ法における部分文字列検索の設計と実現

拡張ハッシュ法は動的なキー集合に対しても高速な検索ができるが，任意の文字列を部分文字列として含むキーを効率的に検索することはできない．本論文では，部分文字列検索を実現するため，特徴ベクトルと呼ばれるビット列をハッシュ値として用いる手法を提案する．更に，大規模なキー集合に対して均整ベクトルを導入し，そのベクトルを増進的に生成する手法を提案する．


An Algorithm to Allocate Diagrams Automatically on Document Formatting Systems

In a document processing system it is a very important issue to allocate diagrams on the most suitable places. This paper defines the criteria for allocating diagrams on the suitable positions by investigating published papers. These criteria concern 1) the order of diagrams to be allocated, 2) the stability of the diagram allocations, 3) the distance between the diagram and the location of the corresponding first reference in the text, 4) the allocation balance of diagrams in a text, 5) the restricted areas where diagrams shouldn't be allocated, 6) the allocation priorities between diagrams of different width. Moreover, this paper proposes a method for deciding the diagram allocations satisfying the above criteria automatically and fast on document formatting systems.

文書整形システムにおいて，図表を適切な位置に自動配置することは重要な課題である．本論文では文書構造を自動的に抽出し，その情報を用いて適切な位置に図表を自動配置する手法を提案する．本手法を用いることにより，図表が配置されていない文書内に，予め定義しておいた配置基準に従って，図表を自動的に配置することができる．文書編集システム，特にTeX, LaTeX等に本手法を組み込み，有効性を確認した．

IEICE Transactions on Information and Systems


グラフ構造に対する効率的記憶検索法

グラフ構造に対する効率的記憶検索法

Ahoらは配列構造の高速性とリスト構造のコンパクト性を融合したグラフ構造に対するデータ構造を提案しているが，アークの更新法を与えていないため，適用範囲が静的なグラフ構造に限られていた．本論文では，Ahoらの手法に基づき，アークが更新できる手法を提案する．更に，大規模グラフ構造の更新処理に対して，先行順法による高速化手法を提案する．

The Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers D-I

電子情報通信学会論文誌(D-I)


A Fast Retrieval Technique for Large Graph Structures

A two-dimensional array and a list are well-known as for the Graph representation. These data representations have contrasting features for retrieval time and space efficiency. By introducing three one-dimensional arrays based on Aho's data structure, called a triple-array structure, this paper proposes a method for updating arcs stored in the triple-array without degrading the worst-case retrieval time complexity O(1).

グラフ構造は，コンピュータアルゴリズムにおける代表的なデータ構造であり，その実装法として，リスト構造と2次元配列構造が良く知られている．本論文では，三つの1次元配列(トリプル配列)によるグラフ構造の実装方法を提案する．提案手法は理論解析と実験による評価で，検索速度の最悪時間計算量がO(1)が維持されたままで，更新処理が効率的に行えた．

International Journal of Computer Mathematics


Fast Allocation of Diagrams without Backtracking Processes

This paper defines the conditions of readability on a text including the ordered diagrams, and proposes a method for automatic and fast diagram layout creation, without backtracking, by considering the conditions. The conditions are concerning to 1) the distance between the diagram and the corresponding first reference location in a text, 2) the distance between the diagram and the related paragraph, 3) the allocation balance of diagrams and paragraphs. From the experimental results using various published papers, it has been shown that 93 percent of the diagrams in the original papers are adapted to the conditions. As for the execution time of the proposed method, it takes less than 1 second.

文書編集システム，文書整形システム等では図表を配置する際に，ユーザが配置座標を独自に計算する必要がある．また，図表配置に伴って，配置済みの文章領域·図表領域の再配置(バックトラック)処理を必要とする．本論文では，このバックトラック処理せずに図表を配置する手法を提案する．また，実際に出版されている文書データに対して行った実験により，本手法の有効性を確認した．


A Trie Compaction Algorithm for a Large Set of Keys

A trie structure is frequently used for various applications. However, the total number of states of a trie becomes large so that space cost may not be acceptable for a huge key set. In order to resolve this disadvantage, this paper presents a new scheme, called two-trie, that enables us to perform efficient retrievals, insertions, and deletions for the key sets.

トライの共通接尾辞を併合したDAWGは，キーに対するレコード情報を一意に決定できない欠点を持っている．そこで本論文では，キーに対するレコード情報を一意に決定でき，しかもトライの共通接尾辞を併合して状態数を減少させる新しい構造を導入する．実験の結果，本手法は通常のトライに比べ，30∼65%状態数が減少することがわかった．

EEE Transactions on Knowledge and Data Engineering


階層化による2進ディジタル探索(BDS)木の改善

階層化による2進ディジタル探索(BDS)木の改善

BDS(Binary Digital Search)木をコンパクトなビット列に圧縮する従来の手法は，大規模なキー集合に対しては，各種処理時間コストが悪化する短所があった．本論文では，木構造を階層的に管理するデータ構造を提案し，その構造に対する検索·更新·削除の各種アルゴリズムも提案する．本手法により，処理時間コストが従来法より大幅に改善することを実験により確認した．

電子情報通信学会論文誌(D-I)


An Automatic Selection Method of Key Search Algorithms

An automatic selection method for key search algorithms is presented in this paper. The methodology has been implemented in a system called KESE2 (KEy-SEarch ALgorithm SElection). The selection algorithm presented is based on step by step reduction of unsuitable key search algorithms and searching properties. This paper also proposes assistance facilities that consist of both a support function and a program synthesis function.

国外の研究者を中心に約千種類以上のキー検索手法が提案されているが，すべての検索要求を満足する手法は存在しない．そのため，ユーザは要求分野にマッチしたキー検索手法を試行錯誤を繰り返しながら選択していた．本論文では，キー検索手法の特徴を分類·整理し，ユーザの検索要求に適合した手法を自動的に決定する手法を提案する．


An Algorithm for Dynamic Processing of DAWG's

This paper proposes an algorithm that dynamically constructs DAWGs (Directed Acyclic Word Graphs) for the handling of dynamic key sets. The proposed method constructs a DAWG through the local separation of common suffixes for updating a key and the local transition merge of common suffixes. The proposed algorithm is theoretically evaluated and the data structure for the implementation is discussed.

トライ(trie)は，キー集合の共通接頭辞を併合した探索木であり，自然言語辞書等の検索を中心に幅広く利用されている．本論文では，トライの共通接尾辞を併合したDAWG(Directed Acyclic Word-Graph)を動的に構成できるアルゴリズムを提案し，トライの遷移数増加の問題点を解決する．

International Journal of Computer Mathematics


片仮名異表記の生成および統一手法

片仮名異表記の生成および統一手法

日本語の片仮名表記には，表記の揺れを有するものが多く存在し，日本語文書校正支援システムでは，このような表記の揺れを吸収することが重要な課題である．本論文では，片仮名異表記の変換ルールを定義し，片仮名異表記の揺れを統一する手法を提案する．本手法を校正支援システムに組み込むことによって，片仮名表記の揺れを自動的に統一する事が可能になる．

The Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers D-II

電子情報通信学会論文誌(D-II)


Distance Metric Learning for Content-based Image Retrieval

画像検索のための距離尺度の学習

The performance of a content-based image retrieval system is inherently constrained by the low-level features adopted to represent the images in the databases. Machine learning and statistical modeling approach is a simple yet effective technique for image retrieval, but the retrieval performance is often dependent on a large number of training data. The method presents an optimal metric distance function based on a simple cluster and a little training data by learning a distance metric that respects these relationships. Experiments show that the learned metrics can be used to significantly improve image retrieval performance.

画像検索システムの性能は，データベース中の画像を表現する低レベルの特徴量によって決められる．本論文では，単純なクラスタと少量の学習データから，特徴量間の距離尺度を自動的に学習する手法を提案する．自動学習により得られた距離尺度を用いることにより，画像検索性能を改善することができた．


URLの類似性に着目したWWW空間からの関連語自動収集手法

URLの類似性に着目したWWW空間からの関連語自動収集手法

本論文では，シーズとなる単語群(基底単語群)の関連語をWWW空間から効率的に自動収集する手法を提案する．基底単語群が存在するページのURL集合と関連語が存在するURL集合間に類似性があると予測される．そこで本手法では，基底単語群を既存のWWW検索システムに入力することで得られる検索結果のURLをデータベース化し，基底単語群のURLデータベースと類似性を計算することで，関連語を効率的に収集する．

日本データベース学会Letters

日本データベース学会Letters


意味変化を考慮した文書短縮法

意味変化を考慮した文書短縮法

形態素置換による文書短縮では，文解釈の意味変化と処理の偏りが生じる．本論文では，意味変化の問題に対して，意味変化率の低い順に短縮規則を分類し，この順位に従った短縮アルゴリズムを提案する．提案手法は，20人の被験者を対象に行った実験結果により，短縮規則及び短縮アルゴリズムの有効性が実証された．

Transactions of Information Processing Society of Japan