(57)【要約】【課題】認識器などで用いられる学習モデルの性能を向上させ得る技術を提供する。【解決手段】情報処理装置１０は、複数の特徴量と、該特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルとを受け付ける入力データ受付部１１０と、特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルから、特徴量別のラベルの確率分布を算出するラベル分布算出部１２０と、特徴量と特徴量別のラベルの確率分布とに基づいて、特徴量別に複数の学習データを生成する拡張学習データ生成部１４０と、を有する。【選択図】図１
2015176175.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の特徴量と、該特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルとを受け付ける入力データ受付手段と、
前記特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルから、特徴量別のラベルの確率分布を算出するラベル分布算出手段と、
前記特徴量と前記特徴量別のラベルの確率分布とに基づいて、特徴量別に複数の学習データを生成する拡張学習データ生成手段と、
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記特徴量別のラベルの確率分布に基づいて、特徴量別に複数の教師ラベルを取得する教師ラベル取得手段をさらに備え、
前記拡張学習データ生成手段は、前記特徴量と、該特徴量に関して取得された複数の教師ラベルの各々とを組み合わせ、特徴量別に複数の学習データを生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
特徴量別に生成された前記複数の学習データに基づいて、複数の学習モデルを生成する拡張学習モデル生成手段をさらに有する、
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記拡張学習モデル生成手段は、
特徴量ごとにそれぞれ生成されたＭ個（Ｍは２以上の整数）の学習データの中から特徴量ごとにそれぞれ１つの学習データをユニークに選択し、該選択された特徴量ごとの学習データを用いてＭ個の学習モデルを生成する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
未知の認識対象データを取得する認識データ取得手段と、
前記複数の学習モデルを用いて前記認識対象データのラベルを推定するラベル推定手段と、
前記複数の学習モデルを用いて推定された複数のラベルの統計に基づいて、前記認識対象データに付与すべきラベルを判別するラベル判別手段をさらに有する、
請求項３または４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
コンピュータが、
複数の特徴量と、該特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルとを受け付け、
前記特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルから、特徴量別のラベルの確率分布を算出し、
前記特徴量と前記特徴量別のラベルの確率分布とに基づいて、特徴量別に複数の学習データを生成する、
ことを含む情報処理方法。
【請求項７】
コンピュータを、
複数の特徴量と、該特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルとを受け付ける入力データ受付手段、
前記特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルから、特徴量別のラベルの確率分布を算出するラベル分布算出手段、
前記特徴量と前記特徴量別のラベルの確率分布とに基づいて、特徴量別に複数の学習データを生成する拡張学習データ生成手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関し、特に、認識器の学習データの生成に適用可能な情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、入力データから抽出される特徴量に基づいて入力データの評価値や評価カテゴリといった意味付け（ラベル）を推定し、未知の入力データを認識する認識器に関する研究が広く行われている。例えば、音声データから抽出される特徴量に基づいて、感情の種類や感情の程度などを推定する感情認識器などが研究されている。
【０００３】
このような認識器に関する技術の一例が、下記の非特許文献に開示されている。非特許文献１または２には、特徴量ごとに付与された複数のラベルの平均値を各特徴量の教師ラベルとして算出し、複数の特徴量の各々とその特徴量に関して算出された教師ラベルとを組み合わせて特徴量ごとに１つの学習データを生成し、特徴量毎に生成された学習データに基づいて未知の入力データのラベルを認識する学習モデル（認識器）を生成する手法が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】M. Grimm, K. Kroschel and S. Narayanan, "SUPPORT VECTOR REGRESSION FOR AUTOMATIC RECOGNITION OF SPONTANEOUS EMOTIONS IN SPEECH," Acoustics, Speech and Signal Processing, 2007. ICASSP 2007. IEEE International Conference on. IEEE, 2007. p. IV-1085-IV-1088.
【非特許文献２】F. Eyben, M. Wollmer and B. Schuller, "openEAR ? Introducing the Munich Open-Source Emotion and Affect Recognition Toolkit," Affective Computing and Intelligent Interaction and Workshops, 2009. ACII 2009. 3rd International Conference on. IEEE, 2009. p. 1-6.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
学習モデルを生成する際、一般的に、特徴量ごとに付与されるラベルとしては人による評価値が用いられる。そのため、特に推定が困難な特徴量に関しては、付与されるラベルがばらつくことがある。しかしながら、上述の各非特許文献に開示されている手法では、教師ラベルを生成する際に、各特徴量に付与される複数のラベルのばらつきが考慮されていない。すなわち、上述の各非特許文献では、ラベルのばらつきが大きく推定が困難な特徴量もラベルのばらつきが少なく推定が容易な特徴量も一律に取り扱われているため、学習モデルの性能が十分に得られない可能性がある。
【０００６】
本発明の目的は、認識器などで用いられる学習モデルの性能を向上させ得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】
本発明によれば、
複数の特徴量と、該特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルとを受け付ける入力データ受付手段と、
前記特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルから、特徴量別のラベルの確率分布を算出するラベル分布算出手段と、
前記特徴量と前記特徴量別のラベルの確率分布とに基づいて、特徴量別に複数の学習データを生成する拡張学習データ生成手段と、
を有する情報処理装置が提供される。
【０００８】
本発明によれば、
コンピュータが、
複数の特徴量と、該特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルとを受け付け、
前記特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルから、特徴量別のラベルの確率分布を算出し、
前記特徴量別のラベルの確率分布に基づいて、特徴量別に複数の教師ラベルを取得し、
前記特徴量と前記特徴量別のラベルの確率分布とに基づいて、特徴量別に複数の学習データを生成する、
ことを含む情報処理方法が提供される。
【０００９】
本発明によれば、
コンピュータを、
複数の特徴量と、該特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルとを受け付ける入力データ受付手段、
前記特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルから、特徴量別のラベルの確率分布を算出するラベル分布算出手段、
前記特徴量と前記特徴量別のラベルの確率分布とに基づいて、特徴量別に複数の学習データを生成する拡張学習データ生成手段、
として機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、認識器などで用いられる学習モデルの性能を向上させ得る技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１実施形態における情報処理装置の処理構成を概念的に示すブロック図である。
【図２】ラベル分布算出部により算出されるラベルの確率分布の一例を示す図である。
【図３】情報処理装置のハードウェア構成を概念的に示す図である。
【図４】第１実施形態における情報処理装置の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図５】第２実施形態における情報処理装置の処理構成を概念的に示すブロック図である。
【図６】第２実施形態における情報処理装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】本発明の情報処理装置によって生成される学習モデルの一例を示す図である。
【図８】非特許文献の技術によって生成される学習モデルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００１３】
［第１実施形態］
〔処理構成〕
図１は、第１実施形態における情報処理装置１０の処理構成を概念的に示すブロック図である。図１において、情報処理装置１０は、入力データ受付部１１０と、ラベル分布算出部１２０と、教師ラベル取得部１３０と、拡張学習データ生成部１４０と、を有する。
【００１４】
入力データ受付部１１０は、複数の特徴量と、特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルを入力データとして受け付ける。ここで、「特徴量」とは入力データを特徴化するベクトルなどを意味する。また、「ラベル」とは入力データとして受け付けた特徴量に応じた評価値や評価カテゴリなどを意味する。入力データ受付部１１０は、複数の特徴量および特徴量ごとに付与される複数のラベルを、例えば、図示しないキーボードなどの入力装置を介して受け付ける。なお、入力データ受付部１１０が複数の特徴量および特徴量ごとに付与される複数のラベルを受け付ける方法はこれに制限されない。
【００１５】
ラベル分布算出部１２０は、入力データ受付部１１０で受け付けた、特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルから、特徴量別のラベルの確率分布を算出する。ラベル分布算出部１２０は、例えば、ガウス分布や多項分布を仮定して最尤推定法によりラベルの確率分布を算出する。また、ラベル分布算出部１２０は、ガウス分布や多項分布以外の分布を仮定して、ラベルの確率分布を算出してもよい。あるいは、ラベル分布算出部１２０は、確率分布の関数を仮定せずにヒストグラムなどを用いて、ラベルの確率分布を算出してもよい。
【００１６】
拡張学習データ生成部１４０は、ラベル分布算出部１２０で算出された特徴量別のラベルの確率分布に基づいて、特徴量ごとに複数の学習データ（拡張学習データ）を生成する。例えば、本実施形態の拡張学習データ生成部１４０は、各特徴量と、後述の教師ラベル取得部１３０で取得される特徴量別の複数の教師ラベルとに基づいて複数の学習データを生成する。ここで、「学習データ」とは、後述の学習モデルを生成するために用いられるデータであり、複数の特徴量と該特徴量に関するラベルとの対応関係を示し得るデータである。
【００１７】
教師ラベル取得部１３０は、特徴量別のラベルの確率分布に基づいて、特徴量別に複数の教師ラベルを取得する。具体的には、教師ラベルとして取得され得るラベルは複数存在しており、教師ラベル取得部１３０がその各々のラベルを各特徴量に関する教師ラベルとして取得する確率は、各特徴量に関するラベルの確率分布に従う。すなわち、特徴量別のラベルの確率分布において、確率密度の濃い部分に該当するラベルが教師ラベルとして選択されやすくなる。なお、教師ラベル取得部１３０は、例えば、取得する教師ラベルの個数に関する入力を図示しないキーボードなどの入力装置を介して受け付ける。そして、教師ラベル取得部１３０は、各特徴量に関するラベルの確率分布に従って、入力された個数分の教師ラベルを各特徴量に対してそれぞれ取得する。
【００１８】
また、「教師ラベル」は入力データ受付部１１０で受け付けた各特徴量に対して付与される代表的なラベルであって、サポートベクター回帰やサポートベクターマシンなどにより学習モデルを生成する際に用いられる情報である。ここで、教師ラベル取得部１３０によって取得される教師ラベルは、ラベル分布算出部１２０で算出された確率分布に依存する。これを、図２を用いて説明する。図２は、ラベル分布算出部１２０により算出されるラベルの確率分布の一例を示す図である。
【００１９】
図２（ａ）に示されるようなラベルの確率分布が算出される特徴量は、ラベルのばらつきが大きくラベルの推定が困難な特徴量であると言える。一方で、図２（ｂ）に示されるようなラベルの確率分布が算出される特徴量は、ラベルのばらつきが小さくラベルの推定が容易な特徴量であると言える。このような確率分布を用いることにより、教師ラベル取得部１３０は特徴量ごとのラベルの推定の困難さを加味して教師ラベルを選択することができる。
【００２０】
教師ラベル取得部１３０は、例えば、下記非特許文献３に詳細が記載されている棄却サンプリング法などを用いて教師ラベルを生成する。この場合、図２（ｂ）のラベルの確率分布を示す特徴量よりも、図２（ａ）のラベルの確率分布を示す特徴量の方が、教師ラベル取得部１３０によって選択される複数の教師ラベルにばらつきが大きくなる。すなわち、図２（ａ）に示されるようなラベルの確率分布を示す特徴量に関しては、教師ラベル取得部１３０は入力データ受付部１１０で受け付けた複数のラベルの平均値からのずれをある程度許容して複数の教師ラベルを取得することができる。また、図２（ｂ）に示されるようなラベルの確率分布を示す特徴量に関しては、教師ラベル取得部１３０は入力データ受付部１１０で受け付けた複数のラベルの平均値からのずれを図２（ａ）よりも小さくして複数の教師ラベルを取得することができる。
【非特許文献３】C.M. Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning", Springer, 2006 （11.1.2節）
【００２１】
そして、拡張学習データ生成部１４０は、入力データ受付部１１０で受け付けた各特徴量と、各特徴量に関して取得された複数の教師ラベルの各々とを組み合わせ、特徴量ごとに複数の学習データを生成する。また、拡張学習データ生成部１４０は、生成した複数の学習データを拡張学習データ記憶部１４２に記憶する。なお、図１において拡張学習データ記憶部１４２が情報処理装置１０に備えられている例が示されているが、拡張学習データ記憶部１４２は情報処理装置１０と通信可能に接続された他の装置に備えられていてもよい。
【００２２】
〔ハードウェア構成〕
図３は、情報処理装置１０のハードウェア構成を概念的に示す図である。情報処理装置１０は、例えば、バス１５で相互に接続される、ＣＰＵ１１、メモリ１２、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１３、通信装置１４等を有する。メモリ１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ハードディスク等である。通信装置１４は、他のコンピュータや機器と通信を行う。通信装置１４には、可搬型記録媒体等も接続され得る。
【００２３】
入出力Ｉ／Ｆ１３は、表示装置や入力装置などのユーザインタフェース装置（図示せず）と接続可能である。表示装置は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイのような、ＣＰＵ１１や図示しないＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等により処理された描画データに対応する画面を表示する装置である。入力装置は、キーボードやマウス等のようなユーザからの入力を受け付ける装置である。
【００２４】
先に説明した情報処理装置１０の各処理部は、例えば、ＣＰＵ１１によってメモリ１２に格納されるプログラムが実行されることにより実現される。また、当該プログラムは、例えば、ＣＤ（Compact Disc）やメモリカード等のような可搬型記録媒体、あるいはネットワーク上の他のコンピュータから通信装置１４等を介してインストールされ、メモリ１２に格納されてもよい。なお、情報処理装置１０のハードウェア構成は図３に示される例に制限されない。
【００２５】
〔動作例〕
図４を用いて、本実施形態における情報処理装置１０の動作例を説明する。図４は、第１実施形態における情報処理装置１０の処理の流れを示すフローチャート図である。
【００２６】
入力データ受付部１１０は、複数の特徴量と特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルとを入力データとして受け付ける（Ｓ１０２）。ラベル分布算出部１２０は、Ｓ１０２で取得した特徴量ごとの複数のラベルから、特徴量別のラベルの確率分布を算出する（Ｓ１０４）。ラベル分布算出部１２０は、例えば、ガウス分布や多項分布などを仮定して最尤推定によりラベルの確率分布を算出する。そして、教師ラベル取得部１３０は、Ｓ１０４で算出された特徴量別のラベルの確率分布に基づいて、特徴量別に複数の教師ラベルを取得する（Ｓ１０６）。そして、拡張学習データ生成部１４０は、Ｓ１０２で受け付けた各特徴量と、各特徴量に関して取得された複数の教師ラベルの各々とを組み合わせ、特徴量ごとに複数の学習データ（拡張学習データ）を生成する（Ｓ１０８）。そして、拡張学習データ生成部１４０は、Ｓ１０８で生成した拡張学習データを拡張学習データ記憶部１４２に記憶する。
【００２７】
〔第１実施形態の作用と効果〕
以上、本実施形態では、特徴量ごと付与される複数のラベルから、特徴量別のラベルの確率分布（ラベルのばらつき）が算出される。そして、算出された特徴量別の確率分布に基づいて、特徴量別に複数の教師ラベルが取得される。そして、各々の特徴量と、各々の特徴量に関して取得された複数の教師ラベルの各々とを組み合わせ、特徴量ごとに複数の学習データ（拡張学習データ）が生成される。
【００２８】
以上、本実施形態によれば、特徴量ごとに付与されるラベルのばらつき、すなわち、各特徴量の推定の困難さを考慮した複数の学習データ（拡張学習データ）を生成することができる。詳細には、付与されるラベルのばらつきが大きい特徴量、すなわち、推定が困難な特徴量に関しては、特徴量ごとに与えられた複数のラベルの平均値からのずれをある程度許容して、拡張学習データが生成される。また、付与されるラベルのばらつきが小さい特徴量、すなわち、推定が容易な特徴量に関しては、特徴量ごとに与えられた複数のラベルの平均値からのずれの小さい拡張学習データが生成される。ここで、非特許文献の技術のように、人の判断を基に入力される複数のラベルの平均値を１つの教師ラベルとして用いる場合、この教師ラベルと人の判断に基づく複数のラベルとの乖離度合が大きい学習データが作成され得る。一方、本発明では、特徴量ごとに付与された複数のラベルの確率分布に基づいて、様々なパターンの学習データ（拡張学習データ）が生成されるため、教師ラベルと人の判断に基づく複数のラベルとの乖離度合を小さくすることができる。つまり、本実施形態で生成されるような拡張学習データを用いることにより、学習モデルの推定精度を向上させることができる。
【００２９】
［第２実施形態］
本実施形態では、第１実施形態で生成された拡張学習データを用いて拡張学習モデルをと生成し、該生成された拡張学習モデルを用いて未知のデータに付与すべきラベルを判別する情報処理装置について説明する。
【００３０】
〔処理構成〕
図５は、第２実施形態における情報処理装置１０の処理構成を概念的に示すブロック図である。本実施形態の情報処理装置１０は、拡張学習モデル生成部１５０と、認識データ取得部１６０と、ラベル推定部１７０と、ラベル判別部１８０とをさらに有する。
【００３１】
拡張学習モデル生成部１５０は、拡張学習データ生成部１４０によって生成された複数の学習データ（拡張学習データ）に基づいて、複数の学習モデル（拡張学習モデル）を生成する。詳細には、拡張学習モデル生成部１５０は、例えば、サポートベクター回帰やサポートベクターマシンを用いて、拡張学習データ記憶部１４２に記憶された複数の学習データを基に複数の学習モデルを生成する。また、拡張学習モデル生成部１５０は、生成した複数の学習モデルを拡張学習モデル記憶部１５２に記憶する。なお、図１において拡張学習モデル記憶部１５２が情報処理装置１０に備えられている例が示されているが、拡張学習モデル記憶部１５２は情報処理装置１０と通信可能に接続された他の装置に備えられていてもよい。
【００３２】
また、拡張学習モデル生成部１５０は、特徴量ごとにそれぞれ生成されたＭ個（Ｍは２以上の整数）の学習データの中から特徴量ごとに１つの学習データをユニークに選択し、該選択された特徴量ごとの学習データを用いてＭ個の学習モデル（拡張学習モデル）を生成してもよい。具体的には、拡張学習モデル生成部１５０は、学習モデルを生成するために特徴量ごとに１つの学習データを選択する際、他の学習モデルの生成時に用いた学習データは除外する。このようにすることで、ラベル分布算出部１２０で算出される特徴量別のラベルの確率分布が精度よく反映された拡張学習モデルを生成することができる。また、教師ラベル取得部１３０によって取得される教師ラベルの数が多いほど、拡張学習モデル生成部１５０は精度の高い拡張学習モデルを生成することができる。
【００３３】
認識データ取得部１６０は、ユーザの入力操作などにより、未知の認識対象データを取得する。
【００３４】
ラベル推定部１７０は、拡張学習モデル記憶部１５２に記憶された複数の学習モデルを用いて、認識データ取得部１６０で取得された認識対象データのラベルを推定する。ここで、ラベル推定部１７０は、拡張学習モデル記憶部１５２に記憶されている複数の学習モデルのうち少なくとも２つを用いて、認識対象データのラベルを少なくとも２つ推定する。ラベル推定部１７０が用いる学習モデルの個数は、例えば、ユーザからの入力などにより指定することができる。
【００３５】
ラベル判別部１８０は、複数の学習モデルを用いて推定された複数のラベルの統計に基づいて、認識データ取得部１６０で取得された認識対象データに付与すべきラベルを判別する。ラベル判別部１８０は、例えば、ラベル推定部１７０で推定された複数のラベルの平均値や中間値などを、認識対象データに付与すべきラベルと判別する。また、ラベル判別部１８０は、例えば、ラベル推定部１７０で推定された複数のラベルの多数決をとって、最も多く推定されたラベルを認識対象データに付与すべきラベルと判別してもよい。
【００３６】
〔動作例〕
図６を用いて、本実施形態における情報処理装置１０の動作例を説明する。図６は、第２実施形態における情報処理装置１０の処理の流れを示すフローチャートである。
【００３７】
認識データ取得部１６０は、例えば、ユーザの入力操作などにより、認識対象データを取得する（Ｓ２０２）。そして、ラベル推定部１７０は、拡張学習モデル記憶部１５２に記憶されている複数の学習モデル（拡張学習モデル）を用いて、認識対象データのラベルを推定する（Ｓ２０４）。ここで、ラベル推定部１７０は、拡張学習モデル記憶部１５２に記憶されている複数の学習モデルのうち少なくとも２つの学習モデルを用いて、認識対象データのラベルを少なくとも２つ推定する。そして、ラベル判別部１８０は、Ｓ２０４で複数の学習モデルを用いて推定された複数のラベルから、認識対象データに付与すべきラベルを判別する（Ｓ２０６）。詳細には、ラベル判別部１８０は、Ｓ２０４で推定されたラベルの平均値、中間値または推定されたラベルの多数決などにより、認識対象データに付与すべきラベルを判別する。
【００３８】
〔第２実施形態の作用と効果〕
以上、本実施形態では、第１実施形態で生成された、特徴量ごとに付与された複数のラベルの確率分布に基づく様々なパターンの学習データを用いて複数の学習モデル（拡張学習モデル）が生成される。そして、この複数の学習モデルにより推定されたラベルを統合し、認識対象データに付与すべきラベルが判別される。すなわち、ラベルの確率分布に基づく様々なパターンを反映した学習モデルによって未知の認識対象データに付与すべきラベルが判別されるため、本実施形態によれば、未知の認識対象データに付与すべきラベルの判別精度の向上が見込める。
【００３９】
以下に実施例を挙げ、上述の各実施形態を更に詳細に説明する。本発明は以下の実施例から何ら限定を受けない。
【実施例】
【００４０】
入力データ受付部１１０は、例えば、音声データの韻律や音量などの特徴量や、画像データにエッジ処理などを施して得られる特徴量を受け付ける。また、入力データ受付部１１０は、受け付けた特徴量に対応して、人の判断によって付与された複数のラベルを受け付ける。
【００４１】
ラベル分布算出部１２０は、入力データ受付部１１０が受け付けた特徴量別の複数のラベルから、特徴量別のラベルの確率分布を算出する。ラベル分布算出部１２０は、例えば、ガウス分布や多項分布を仮定して最尤推定により分布を推定する。
【００４２】
教師ラベル取得部１３０は、ラベル分布算出部１２０により算出された確率分布に基づいて、複数（例えばＭ個）の教師ラベルを取得する。さらに、拡張学習データ生成部１４０は、特徴量ごとのＭ個の教師ラベルの中から特徴量ごとに１つの教師ラベルを選択して組み合わせ、拡張学習データを生成する。
【００４３】
本発明の情報処理装置１０によって生成される学習モデルと、非特許文献の技術によって生成される学習モデルとの違いを、図７および８を用いて説明する。図７は、本発明の情報処理装置１０によって生成される学習モデルの一例を示す図である。また、図８は、非特許文献の技術によって生成される学習モデルの一例を示す図である。なお、ここでは５つの特徴量（特徴量１〜５）別に３つのラベル（ラベラ１〜３）がそれぞれ与えられた場合が例示されている。
【００４４】
非特許文献の技術では、５つの特徴量と、該５つの特徴量それぞれに付与される３つのラベルの平均値を用いて、図８において破線で示されるような回帰モデルが学習される。非特許文献の技術では、特徴量ごとに与えられたラベルのばらつきが考慮されていない。そのため、非特許文献の技術によって学習された回帰モデルを用いて認識対象データに付与すべきラベルを推定した場合、図８に示されるように、推定されるラベルは特徴量３の部分で大きく外れる可能性がある。
【００４５】
一方、本発明の情報処理装置１０では、上述の実施形態で説明したように、特徴量ごとに与えられたラベルのばらつきを考慮して生成された複数（ここでは、Ｍ＝４）の学習データを基に、図７に示されるような複数の回帰モデル（推定値１〜４）が学習される。そして、複数の回帰モデルの統計（例えば、平均値や中間値など）を用いることにより、結果として、図７の太い破線で示されるような回帰モデル（統合推定値）を得ることができる。これにより、複数の本発明の情報処理装置１０によれば、ラベルのばらつきが大きく推定が困難な特徴量（例えば、特徴量２）に関しては与えられたラベルの平均値からある程度のずれを許容し、ラベルのばらつきが小さく推定が容易な特徴量（例えば、特徴量３）に関しては与えられたラベルの平均値からのずれを小さくする学習モデルが生成される。すなわち、未知の認識対象データの推定精度を向上させた学習モデルを生成することができる。
【００４６】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
【００４７】
また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
【００４８】
以下、参考形態の例を付記する。
１．複数の特徴量と、該特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルとを受け付ける入力データ受付手段と、
前記特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルから、特徴量別のラベルの確率分布を算出するラベル分布算出手段と、
前記特徴量と前記特徴量別のラベルの確率分布とに基づいて、特徴量別に複数の学習データを生成する拡張学習データ生成手段と、
を有する情報処理装置。
２．前記特徴量別のラベルの確率分布に基づいて、特徴量別に複数の教師ラベルを取得する教師ラベル取得手段をさらに備え、
前記拡張学習データ生成手段は、前記特徴量と、該特徴量に関して取得された複数の教師ラベルの各々とを組み合わせ、特徴量別に複数の学習データを生成する、
１．に記載の情報処理装置。
３．特徴量別に生成された前記複数の学習データに基づいて、複数の学習モデルを生成する拡張学習モデル生成手段をさらに有する、
１．または２．に記載の情報処理装置。
４．前記拡張学習モデル生成手段は、
特徴量ごとにそれぞれ生成されたＭ個（Ｍは２以上の整数）の学習データの中から特徴量ごとにそれぞれ１つの学習データをユニークに選択し、該選択された特徴量ごとの学習データを用いてＭ個の学習モデルを生成する、
３．に記載の情報処理装置。
５．未知の認識対象データを取得する認識データ取得手段と、
前記複数の学習モデルを用いて前記認識対象データのラベルを推定するラベル推定手段と、
前記複数の学習モデルを用いて推定された複数のラベルの統計に基づいて、前記認識対象データに付与すべきラベルを判別するラベル判別手段をさらに有する、
３．または４．に記載の情報処理装置。
６．コンピュータが、
複数の特徴量と、該特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルとを受け付け、
前記特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルから、特徴量別のラベルの確率分布を算出し、
前記特徴量と前記特徴量別のラベルの確率分布とに基づいて、特徴量別に複数の学習データを生成する、
ことを含む情報処理方法。
７．前記コンピュータが、
前記特徴量別のラベルの確率分布に基づいて、特徴量別に複数の教師ラベルを取得し、
前記特徴量と、該特徴量に関して取得された複数の教師ラベルの各々とを組み合わせ、特徴量別に複数の学習データを生成する、
ことを含む６．に記載の情報処理方法。
８．前記コンピュータが、
特徴量別に生成された前記複数の学習データに基づいて、複数の学習モデルを生成する、
ことを含む６．または７．に記載の情報処理方法。
９．前記コンピュータが、
特徴量ごとにそれぞれ生成されたＭ個（Ｍは２以上の整数）の学習データの中から特徴量ごとにそれぞれ１つの学習データをユニークに選択し、該選択された特徴量ごとの学習データを用いてＭ個の学習モデルを生成する、
ことを含む８．に記載の情報処理方法。
１０．前記コンピュータが、
未知の認識対象データを取得し、
前記複数の学習モデルを用いて前記認識対象データのラベルを推定し、
前記複数の学習モデルを用いて推定された複数のラベルの統計に基づいて、前記認識対象データに付与すべきラベルを判別する、
ことを含む８．または９．に記載の情報処理方法。
１１．コンピュータを、
複数の特徴量と、該特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルとを受け付ける入力データ受付手段、
前記特徴量ごとにそれぞれ付与される複数のラベルから、特徴量別のラベルの確率分布を算出するラベル分布算出手段、
前記特徴量と前記特徴量別のラベルの確率分布とに基づいて、特徴量別に複数の学習データを生成する拡張学習データ生成手段、
として機能させるためのプログラム。
１２．前記コンピュータを、
前記特徴量別のラベルの確率分布に基づいて、特徴量別に複数の教師ラベルを取得する教師ラベル取得手段としてさらに機能させ、
前記コンピュータに、
前記拡張学習データ生成手段において、前記特徴量と、該特徴量に関して取得された複数の教師ラベルの各々とを組み合わせ、特徴量別に複数の学習データを生成する手順を実行させるための、
１１．に記載のプログラム。
１３．前記コンピュータを、
特徴量別に生成された前記複数の学習データに基づいて、複数の学習モデルを生成する拡張学習モデル生成手段、
としてさらに機能させるための１１．または１２．に記載のプログラム。
１４．前記コンピュータに、
前記拡張学習モデル生成手段において、
特徴量ごとにそれぞれ生成されたＭ個（Ｍは２以上の整数）の学習データの中から特徴量ごとにそれぞれ１つの学習データをユニークに選択し、該選択された特徴量ごとの学習データを用いてＭ個の学習モデルを生成する手順を実行させるための、
１３．に記載のプログラム。
１５．前記コンピュータを、
未知の認識対象データを取得する認識データ取得手段、
前記複数の学習モデルを用いて前記認識対象データのラベルを推定するラベル推定手段、
前記複数の学習モデルを用いて推定された複数のラベルの統計に基づいて、前記認識対象データに付与すべきラベルを判別するラベル判別手段、
として更に機能させるための１３．または１４．に記載のプログラム。
【符号の説明】
【００４９】
１０    情報処理装置
１１    ＣＰＵ
１２    メモリ
１３    入出力Ｉ／Ｆ 
１４    通信装置
１５    バス
１１０  入力データ受付部
１２０  ラベル分布算出部
１３０  教師ラベル取得部
１４０  拡張学習データ生成部
１４２  拡張学習データ記憶部
１５０  拡張学習モデル生成部
１５２  拡張学習モデル記憶部
１６０  認識データ取得部
１７０  ラベル推定部
１８０  ラベル判別部
【図１】
2015176175.tif 000003
【図２】
2015176175.tif 000004
【図３】
2015176175.tif 000005
【図４】
2015176175.tif 000006
【図５】
2015176175.tif 000007
【図６】
2015176175.tif 000008
【図７】
2015176175.tif 000009
【図８】
2015176175.tif 000010