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講演抄録/キーワード
講演名 2018-09-20 09:50
ガウス分布を用いた埋め込みによる画像テキスト間検索
濱 健太松原 崇上原邦昭神戸大PRMU2018-38 IBISML2018-15
抄録 (和) 単語表現の獲得において, 単語を空間上の点へ埋め込むことは一般的である.
最近の研究では, 点ではなく確率分布へ埋め込むことで, 意味の不確かさの解釈が容易な表現を獲得することが可能であると知られている.
画像テキスト間の検索においては, 画像データ, テキストデータの持つ意味の曖昧さを考慮することで, 検索精度が向上すると考えられる.
点への埋め込みを用いると, 「バス」は「乗り物」と意味が近いが異なるものと考えられる.
確率分布への埋め込みは, 「バス」が「乗り物」に意味的に包含されるという, 単語の意味の曖昧さを捉えることで, 「乗り物」という単語から「バス」を検索できる.
本研究では画像データ, テキストデータを正規分布へ埋め込む手法を提案する.
点への埋め込みを行うモデルと比較し, 正規分布への埋め込みは, 検索タスクの精度を向上させることを示す. 
(英) To get distributed representations of words, one has typically embedded words to points.
Recent studies successfully represent the uncertainty of the meaning of words by embedding them to probability distributions.
We consider such representations contribute to image-caption retrieval.
With point embedding, a ``bus'' is considered to be similar to but different from the ``vehicle''.
Since the distribution embedding captures the ambiguous meaning of the word ``vehicle'', a ``bus'' is included in the``vehicle'',
and one can get a ``bus'' image using a text query of ``vehicle''.
In this study, we propose a method to embed image and text data to a normal distribution.
Compared to point embedding, our proposed embedding improves the performances on the image-caption retrieval benchmark tasks.
キーワード (和) 表現学習 / テキスト画像検索 / 埋め込み / / / / /  
(英) Representation Learning / Image-Caption Retrieval / Embeddings / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 220, IBISML2018-15, pp. 17-20, 2018年9月.
資料番号 IBISML2018-15 
発行日 2018-09-13 (PRMU, IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2018-38 IBISML2018-15

研究会情報
研究会 PRMU IBISML IPSJ-CVIM  
開催期間 2018-09-20 - 2018-09-21 
開催地(和) 福岡工業大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 機械学習と実応用 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2018-09-PRMU-IBISML-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ガウス分布を用いた埋め込みによる画像テキスト間検索 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Image-Caption Retrieval by Embedding to Gaussian Distribution 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 表現学習 / Representation Learning  
キーワード(2)(和/英) テキスト画像検索 / Image-Caption Retrieval  
キーワード(3)(和/英) 埋め込み / Embeddings  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 濱 健太 / Kenta Hama / ハマ ケンタ
第1著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 松原 崇 / Takashi Matsubara /
第2著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 上原 邦昭 / Kuniaki Uehara /
第3著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
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講演者
発表日時 2018-09-20 09:50:00 
発表時間 10 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-PRMU2018-38,IEICE-IBISML2018-15 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.219(PRMU), no.220(IBISML) 
ページ範囲 pp.17-20 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-PRMU-2018-09-13,IEICE-IBISML-2018-09-13 


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