電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ/通ソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2019-12-06 13:25
2つの確率モデルの組み合わせによるMulti-Label Learningの解釈について ~ ラベルを教師データとみなし、評価テクストを解釈するアプローチ ~
紅林宏祐森住哲也木下宏揚神奈川大SITE2019-81
抄録 (和) 我々は既にAIアーキテクチャを三層とする構造によるセキュリティモデルについて提案した。しかし、人間の定めたセキュリティポリシー等が教師データに入っていたとしてもそれがアクセス制御に反映させることができているかは、確実性に欠ける点が存在していた。本稿では、新たに人間の定めたセキュリティポリシーやセキュリティ規則を確実に反映させることを目的としてMulti-label Learningに於ける重み付けを確率モデルから切り離し、ラベルとトピックで構成するテンソルの成分(単語)に対して人手によって重みづけするモデルを提案する。
人手による[ラベル、トピック]テンソルの重み付けは、Multi-label Learningで定義されるラベル潜在的確率変数とトピック潜在的確率変数によるテンソルをMulti-label Learningの確率モデルから抜き出したものである。本提案では、[ラベル、トピック]テンソルをMulti Label確率モデルから抜き出したことにより、全体の確率モデルは2つの確率モデル(LDA)に分離されることになる。これらは三層AIアーキテクチャの1層と2層にそれぞれ相当する。
この重み付けを行うことによりセキュリティポリシーを人間の意図するものに確実に反映させることが可能となる。本稿ではその重み付けの実際にどの程度の効用が得られるかを実験によって確かめた。 
(英) We have already proposed a security model with a three-layer structure of AI architecture. However, there is a certain lack of certainty whether a security policy or the like determined by humans can be reflected in access control even if it is included in teacher data. In this paper, the weighting in Multi-label Learning is separated from the probabilistic model for the purpose of surely reflecting the security policy and security rules newly established by humans, and the tensor components (words) composed of labels and topics are separated. On the other hand, we propose a model weighted manually.
The manual [label, topic] tensor weighting is obtained by extracting a label latent random variable and a topic latent random variable tensor defined by multi-label learning from a multi-label learning probability model. In this proposal, the [Label, Topic] tensor is extracted from the Multi Label probabilistic model, so that the entire probabilistic model is separated into two probabilistic models (LDA). These correspond to the first and second layers of the three-layer AI architecture, respectively.
By performing this weighting, it is possible to reliably reflect the security policy to what is intended by humans. In this paper, we confirmed by experiment how much utility the weighting can be obtained.
キーワード (和) 人工知能 / 機械学習 / アクセス制御 / 確率的セキュリティモデル / 確率モデル / LDA / テンソル分解 /  
(英) Artificial intelligence / Machine learning / Access control / Probabilistic security model / Probabilistic model / LDA / Tensor Decomposition /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 329, SITE2019-81, pp. 7-12, 2019年12月.
資料番号 SITE2019-81 
発行日 2019-11-29 (SITE) 
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 SITE2019-81

研究会情報
研究会 SITE  
開催期間 2019-12-06 - 2019-12-06 
開催地(和) 神奈川大学(横浜キャンパス) 
開催地(英)  
テーマ(和) インターネットと情報倫理, 一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SITE 
会議コード 2019-12-SITE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 2つの確率モデルの組み合わせによるMulti-Label Learningの解釈について 
サブタイトル(和) ラベルを教師データとみなし、評価テクストを解釈するアプローチ 
タイトル(英) Interpretation of Multi-Label Learning by combining two probability models 
サブタイトル(英) An approach that interprets evaluate texts by regarding labels as teacher data 
キーワード(1)(和/英) 人工知能 / Artificial intelligence  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(3)(和/英) アクセス制御 / Access control  
キーワード(4)(和/英) 確率的セキュリティモデル / Probabilistic security model  
キーワード(5)(和/英) 確率モデル / Probabilistic model  
キーワード(6)(和/英) LDA / LDA  
キーワード(7)(和/英) テンソル分解 / Tensor Decomposition  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 紅林 宏祐 / Kurebayashi Kosuke / クレバヤシ コウスケ
第1著者 所属(和/英) 神奈川大学大学院 (略称: 神奈川大)
Kanagawa University (略称: Kanagawa Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 森住 哲也 / Morizumi Tetsuya / モリズミ テツヤ
第2著者 所属(和/英) 神奈川大学 (略称: 神奈川大)
Kanagawa University (略称: Kanagawa Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 木下 宏揚 / Kinoshita Hirotsugu / キノシタ ヒロツグ
第3著者 所属(和/英) 神奈川大学大学院 (略称: 神奈川大)
Kanagawa University (略称: Kanagawa Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2019-12-06 13:25:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SITE 
資料番号 IEICE-SITE2019-81 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.329 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SITE-2019-11-29 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会