ニューラルネットワーク・AI分野の難関論文誌NeurocomputingにNTTから論文採択

ニューラルネットワーク・AI分野の難関国際論文誌として知られるNeurocomputing （Impact Factor: 6.5） にNTT研究所より提出された論文が採択されました。

所属としてそれぞれ略称で書かれている研究所名は、以下の通りです。
CD研：コンピュータ＆データサイエンス研究所
社会研：社会情報研究所
CS研：コミュニケーション科学基礎研究所

■Meta-learning representations for learning from multiple annotators （複数アノテータからの学習のためのメタ表現学習）

熊谷　充敏　特別研究員（CD研/社会研）、岩田　具治　上席特別研究員 （CS研）、西山　泰史　研究主任（社会研）、井田　安俊　特別研究員（CD研）、藤原　靖宏 特別研究員（CS研）

AIモデルの学習に必要なアノテーションを効率化させる手法が様々提案されていますが、既存手法ではデータ数やアノテータ数が少ない場合にAIモデルの予測性能が低下するという問題がありました。本研究では、アノテータの能力と真のラベルを潜在変数として扱う確率モデルをニューラルネットワークに統合し、複数タスクのデータからメタ学習によりニューラルネットワークの埋め込み表現を獲得することで、学習データおよびアノテータが少数の環境に適した学習手法を提案しました。これにより、埋め込み空間上の確率推論を通じて、限られたデータからでも高い予測性能を有するAIモデルを学習できることを実験により確認しました。本成果により、医療やセキュリティ分野などを含む様々な領域において、希少疾患や新種のマルウェアのように正解データを多数用意することが難しいタスクに対しても、AIのさらなる適用領域拡大が期待されます。