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公開番号2025136061
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-19
出願番号2024034241
出願日2024-03-06
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人
主分類G06F 18/214 20230101AFI20250911BHJP(計算;計数)
要約【課題】データ系列における事象を機械学習する際に、教師データの作成動作を効率化する。
【解決手段】複数のデータ系列の各々に対応する特徴量系列を構成する特徴量の集合を、複数の部分特徴量集合に分割する分割部と、複数のデータ系列から得られた部分特徴量集合のセットを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、各クラスタに含まれる少なくとも1つの部分特徴量集合に対応する、複数のデータ系列の何れかの少なくとも一部を構成するデータの集合から、正解ラベルの付与対象となるデータを選択する選択部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
複数のデータ系列の各々に対応する特徴量系列を構成する特徴量の集合を、複数の部分特徴量集合に分割する分割手段と、
前記複数のデータ系列から得られた前記部分特徴量集合のセットを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手段と、
各クラスタに含まれる少なくとも１つの前記部分特徴量集合に対応する、前記複数のデータ系列の何れかの少なくとも一部を構成するデータの集合から、正解ラベルの付与対象となるデータを選択する選択手段と、
を備えている、情報処理装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記選択手段によって選択されたデータに対する正解ラベルの入力をユーザから受け付けるユーザインタフェース手段、
をさらに備えている、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記クラスタリング手段は、前記部分特徴量集合のセットにおける各部分特徴量集合について当該部分特徴量集合を表す集合特徴量を算出し、複数の前記集合特徴量をクラスタリングすることにより、前記部分特徴量集合のセットを前記複数のクラスタにクラスタリングする、
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記選択手段は、正解ラベルの付与対象となるデータを選択すべきデータの集合に対応する前記部分特徴量集合として、各クラスタに含まれる前記部分特徴量集合の何れかを、前記集合特徴量に基づいて選択する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記分割手段は、前記特徴量系列を構成する特徴量の集合を、クラスタリングすることにより前記複数の部分特徴量集合に分割する、
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記選択手段は、正解ラベルの付与対象となるデータを選択すべきデータの集合に対応する前記部分特徴量集合として、前記複数のクラスタの個数、及び、正解ラベルの付与対象とすべきデータの個数に基づいて、各クラスタに含まれる前記部分特徴量集合の何れかを選択する、
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
少なくとも１つのプロセッサが、複数のデータ系列の各々に対応する特徴量系列を構成する特徴量の集合を、複数の部分特徴量集合に分割する分割処理と、
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記複数のデータ系列から得られた前記部分特徴量集合のセットを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング処理と、
前記少なくとも１つのプロセッサが、各クラスタに含まれる少なくとも１つの前記部分特徴量集合に対応する、前記複数のデータ系列の何れかの少なくとも一部を構成するデータの集合から、正解ラベルの付与対象となるデータを選択する選択処理と、
を含んでいる、情報処理方法。
【請求項８】
少なくとも１つのプロセッサに、
複数のデータ系列の各々に対応する特徴量系列を構成する特徴量の集合を、複数の部分特徴量集合に分割する分割処理と、
前記複数のデータ系列から得られた前記部分特徴量集合のセットを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング処理と、
各クラスタに含まれる少なくとも１つの前記部分特徴量集合に対応する、前記複数のデータ系列の何れかの少なくとも一部を構成するデータの集合から、正解ラベルの付与対象となるデータを選択する選択処理と、
を実行させる、プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
データ系列に対する予測を行う機械学習モデルを訓練するために、複数のデータ系列を構成する全てのデータに正解ラベルが付与された教師データを用いる代わりに、一部のデータにのみ正解ラベルが付与された教師データを用いることが知られている。
【０００３】
このような教師データを生成するには、複数のデータ系列を構成するデータのうち正解ラベルを付与すべきデータの選択が重要である。例えば、特許文献１には、動画を構成するフレームを各フレームの特徴量に基づいて複数のクラスタに分類する技術が記載されている。このような技術を利用してフレームを分類した各クラスタから、正解ラベルを付与すべきフレームを選択することが考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２００９－６０４１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
正解ラベルを付与すべきフレームを選択するために特許文献１に記載の技術を用いる場合、クラスタリングの対象がフレーム単位であるため、動画が長いほどフレーム数が多くなり計算コストが増大するという問題があった。
【０００６】
本開示は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その一例示的目的は、データ系列における事象を機械学習する際に、教師データの作成動作を効率化する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一例示的側面に係る情報処理装置は、複数のデータ系列の各々に対応する特徴量系列を構成する特徴量の集合を、複数の部分特徴量集合に分割する分割手段と、前記複数のデータ系列から得られた前記部分特徴量集合のセットを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手段と、各クラスタに含まれる少なくとも１つの前記部分特徴量集合に対応する、前記複数のデータ系列の何れかの少なくとも一部を構成するデータの集合から、正解ラベルの付与対象となるデータを選択する選択手段と、を備えている。
【０００８】
本開示の一例示的側面に係る情報処理方法は、少なくとも１つのプロセッサが、複数のデータ系列の各々に対応する特徴量系列を構成する特徴量の集合を、複数の部分特徴量集合に分割する分割処理と、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記複数のデータ系列から得られた前記部分特徴量集合のセットを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング処理と、前記少なくとも１つのプロセッサが、各クラスタに含まれる少なくとも１つの前記部分特徴量集合に対応する、前記複数のデータ系列の何れかの少なくとも一部を構成するデータの集合から、正解ラベルの付与対象となるデータを選択する選択処理と、
を含んでいる。
【０００９】
本開示の一例示的側面に係るプログラムは、少なくとも１つのプロセッサに、複数のデータ系列の各々に対応する特徴量系列を構成する特徴量の集合を、複数の部分特徴量集合に分割する分割処理と、前記複数のデータ系列から得られた前記部分特徴量集合のセットを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング処理と、各クラスタに含まれる少なくとも１つの前記部分特徴量集合に対応する、前記複数のデータ系列の何れかの少なくとも一部を構成するデータの集合から、正解ラベルの付与対象となるデータを選択する選択処理と、を実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
本開示の一例示的側面によれば、データ系列における事象を機械学習する際に、教師データの作成動作を効率化する技術を提供することができるという一例示的効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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