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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-02-22 15:10 データジャケットにおける一部の変数ラベルへのアノテーションを用いた能動的な変数ラベル推定 ○岩永宇央（東大/NTTデータ数理システム）・早矢仕晃章・大澤幸生（東大）  AI2018-44 |
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| 抄録 | （和） | データジャケットは，データそのものをオープンにせずにデータの概要情報を自然言語で記述する枠組みであり，多様なデータの共有・結合・利活用を促進する基盤として発展してきた．データジャケットにおいて，変数の名前や意味を記述した変数ラベルは，利用するデータ項目とその利活用プランを検討する上で欠かせない情報である．しかし，データジャケットはすべてのデータ項目や内容について記述することは強制しないため，変数ラベルには欠損が存在する．データ概要には明示的に記述されていない変数ラベルを推定するために，データ概要のテキストのみから変数ラベルを推定する行列ベースの手法が提案されているが，一部の変数ラベルの存在が予め分かっている場合や，ある変数ラベルが含まれるべきといったユーザーの事前知識や要求は考慮されていない．本研究では，行列ベースの変数ラベル推定手法を拡張し，一部の変数ラベルに対するアノテーションを元に推定結果の更新を可能にする手法を提案する． |
| （英） | Data Jacket (DJ) is a framework for sharing summaries of the data and encouraging collaboration and utilization of data in the market, with the data itself hidden. Variable labels (VLs) are described in DJs as the name or meaning of variables in the data. While VLs are the key information for planning data utilization or data collection, DJs have missing VLs because the registration rule of DJs does not force data holders to enter all the information about variables in the data. To infer likely VLs in DJs which are not explicitly in the outline of data, matrix-based method (MBM) are proposed. However, MBM is difficult for DJ users to reflect their prior knowledge or requirement about variables of the data (e.g. “some VLs should be included in the DJ”). In this paper, we propose a method for inferring VLs using ODs and annotation to some VLs, extending MBM to be applicable for active learning situations. Our method enables DJ users to update the inference results as needed by adding the annotation to VLs. | |
| キーワード | （和） | データジャケット / 変数ラベル / 能動的学習 / 部分的なアノテーション / / / / |
| （英） | Data Jacket / Variable Label / active learning / partial annotation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 453, AI2018-44, pp. 39-44, 2019年2月. | |
| 資料番号 | AI2018-44 | |
| 発行日 | 2019-02-15 (AI) | |
| ISSN | 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 | AI2018-44 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2019-02-22 - 2019-02-23 |
| 開催地（和） | 関西大学 東京センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 「データ市場特集V：異分野データ連携技術とイノベーション」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2019-02-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | データジャケットにおける一部の変数ラベルへのアノテーションを用いた能動的な変数ラベル推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Active Inference of Variable Labels Using Annotation to Some Variable Labels in Data Jackets |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | データジャケット / Data Jacket |
| キーワード(2)（和/英） | 変数ラベル / Variable Label |
| キーワード(3)（和/英） | 能動的学習 / active learning |
| キーワード(4)（和/英） | 部分的なアノテーション / partial annotation |
| 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） | 岩永 宇央 / Hiroo Iwanaga / イワナガ ヒロオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学/NTTデータ数理システム (略称： 東大/NTTデータ数理システム) The University of Tokyo/NTT DATA Mathematical Systems Inc. (略称： UTokyo/NTT DATA MSI) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 早矢仕 晃章 / Teruaki Hayashi / ハヤシ テルアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大澤 幸生 / Yukio Ohsawa / オオサワ ユキオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-02-22 15:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2018-44 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.453 |
| ページ範囲 | pp.39-44 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-02-15 (AI) |
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