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公開番号2025088711
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-11
出願番号2024155470
出願日2024-09-10
発明の名称機械学習のための情報処理装置および情報処理方法
出願人楽天グループ株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250604BHJP(計算;計数)
要約【課題】データに対して複数のラベルを高精度に付す機械学習のための情報処理装置および情報処理方法を提供する。
【解決手段】情報処理装置10は、タッチポイント作成部と、学習部と、を含む。タッチポイント作成部は、複数の質問セットであるタッチポイントを作成する。該複数の質問セットのそれぞれは、質問と当該質問に対して選択可能な答えを示す複数のラベルから構成される。学習部は、該複数の質問セットを用いて複数の学習モデルを学習させる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
複数の質問セットを作成する作成部であって、前記複数の質問セットのそれぞれは、質問と当該質問に対して選択可能な答えを示す複数のラベルから構成される、作成部と、
前記複数の質問セットを用いて複数の学習モデルを学習させる学習部と、
を有する、情報処理装置。
続きを表示（約 820 文字）【請求項２】
ラベル付けする対象の複数のアイテムを含むデータセットを取得する取得部と、
前記複数のアイテムに前記複数の学習モデルを適用することにより、前記複数の質問セットに対するラベルを予測する予測部と、
を更に有する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記予測部により予測されたラベルをユーザに提示する提示部を更に有し、
前記学習部は、前記提示されたラベルに対する前記ユーザによる検証結果に基づいて、前記複数の学習モデルを学習させる、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記複数の質問セットそれぞれに対して、前記複数の学習モデルのいずれかを割り当てる割当部を更に有し、
前記予測部は、前記割り当てた学習モデルを用いて、前記複数の質問セットに対するラベルを予測する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記複数の学習モデルは、前記データセットと異なるデータセットを用いて予め学習された学習モデルを含む、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記複数の学習モデルは、前記データセットに基づいて設定された１つ以上のラベリングルールを含む、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記作成部は、質問のタイプが異なる前記複数の質問セットを作成し、当該質問のタイプは、３つ以上の値をとる第１タイプと、２つの値をとる第２タイプを含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
複数の質問セットを作成することであって、前記複数の質問セットのそれぞれは、質問と当該質問に対して選択可能な答えを示す複数のラベルから構成されることと、
前記複数の質問セットを用いて複数の学習モデルを学習させること、
を含む、情報処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習のための情報処理装置および情報処理方法に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、様々な課題の解決のために機械学習の技術が利用されている。機械学習は、汎用的もしくは特定のタスクを解決可能な学習済みの学習モデル（機械学習モデル）を用いることにより、行われる。学習モデルは、大量の教師データを用いて学習され、ここで、教師データは、データと当該データに対するラベルから構成されている。データに対してラベルを付す作業はアノテーションと呼ばれ、従来では、当該アノテーションは、人間により手作業で行われていた。しかしながら、大量の教師データを準備するためには、このような手作業では効率が悪く、また、品質も担保できない可能性がある。
【０００３】
このような課題に対し、効率よくアノテーションするために、自動でラベリングを行うように構成された、無料または有料のアノテーションツールが普及している。また、生成された教師データの品質を担保する（アノテーションの精度を上げる）ための技術として、特許文献１には、生成された教師データの精度を評価するための情報処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－０８５６７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来のアノテーション技術によれば、データに対するラベル付けを、高精度で効率よく生成することが期待されるが、データに対して複数の種類のラベルを高精度に付すようには構成されていなかった。
【０００６】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、データに対して複数のラベルを高精度に付すための仕組みを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明による情報処理装置の一態様は、複数の質問セットを作成する作成部であって、前記複数の質問セットのそれぞれは、質問と当該質問に対して選択可能な答えを示す複数のラベルから構成される、作成部と、前記複数の質問セットを用いて複数の学習モデルを学習させる学習部と、を有する。
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明による情報処理方法の一態様は、複数の質問セットを作成することであって、前記複数の質問セットのそれぞれは、質問と当該質問に対して選択可能な答えを示す複数のラベルから構成されることと、前記複数の質問セットを用いて複数の学習モデルを学習させること、を含む。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、データに対して複数のラベルを高精度に付すための仕組みが提供される。
上記した本発明の目的、態様および効果並びに上記されなかった本発明の目的、態様および効果は、当業者であれば添付図面および請求の範囲の記載を参照することにより下記の発明を実施するための形態から理解できるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、実施形態による情報処理装置の機能構成例を示す。
図２は、実施形態による情報処理装置のハードウェア構成例を示す。
図３は、アノテーション処理のフローチャートを示す。
図４は、機械によるアノテーションと人間によるアノテーションの流れを示す。
図５Ａは、表示部に表示される画面例を示す。
図５Ｂは、表示部に表示される画面例を示す。
図５Ｃは、表示部に表示される画面例を示す。
図５Ｄは、表示部に表示される画面例を示す。
図５Ｅは、表示部に表示される画面例を示す。
図５Ｆは、表示部に表示される画面例を示す。
図５Ｇは、表示部に表示される画面例を示す。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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