ダイバーシティ事業 国際共同研究PI（Principal Investigator）養成プログラム 派遣成果報告会

計算知能学及び健康情報システムへの応用

システム情報学研究科 全 昌勤（ゼン ショウキン）１．自己紹介2014年10月

神戸大学大学院システム情報学研究科 准教授

専門分野
情報工学

研究分野
知能情報学 、知能ロボティクス、 ヒューマンインタフェース

２．共同研究機関紹介• カーティン大学 (Curtin University)
2019年世界の大学上位1％にランクされている。

• Faculty of Science and Engineering
School of Elec Eng, Comp and Math Sci (EECMS)計算および数学部は、オーストラリアのすべての数学分野の上位2位にランクされている。

３ ．共同研究紹介• 共同研究者
Professor Song Wang（Discipline Lead, Mathematics & Statistics）
PDE(partial differential equation)の数値最適化と最適制御分野の科学者であり、数値最適化と最適制御、科学計算の研究分野で活躍されている。

• 共同研究期間
2019年3月13日～2020年2月28日• 共同研究タイトル
計算知能学及び健康情報システムへの応用

３ ．共同研究紹介• 研究目的
本研究の目的は、深層学習における核心的な課題である①学習タスクに適した最適なネットワーク構造の決定問題②学習に関わるパラメータの容量と調節問題に対して、最適化理論の観点から考察をし、学習ネットワークの構造から出力の評価に至るまで、学習課題に応じた最適な学習方法を探求することである。

３ ．共同研究紹介• 具体的な応用課題① 莫大な生物医学文献からタンパク質間相互作用機序の解明② 感情識別に基づく感情有する会話システム開発

３ ．共同研究紹介①莫大な生物医学文献からタンパク質間相互作用機序の解明• 従来の方法は、CNNまたはLSTMを単独に使われ、それぞれ一長一短の問題点があった。具体的には、CNNは長文に対応しにくい、また、LSTMは文法あるいは意味の特徴を抽出することは難しい。
• 本研究では、 CNN とLSTM ２種類のネットワークを最適に組み合わせて、PPI抽出のための双方向LSTM + CNNモデルのハイブリッドアーキテク
チャを提案した。
• 学習モデルで特徴情報をより正確に抽出できるように、事前学習済みの単語埋め込みと最短依存経路（sdp）埋め込みを統合的に適用した。

３ ．共同研究紹介①莫大な生物医学文献からタンパク質間相互作用機序の解明

３ ．共同研究紹介①莫大な生物医学文献からタンパク質間相互作用機序の解明
Approach

BioInfer

Aimed1) CNN+word embedding

70.468.82) CNN+word embedding+SDPs embedding

71.769.33) LSTM+word embedding

72.271.64) LSTM+word embedding+SDPs embedding

73.071.95) Bidirectional LSTM+word embedding+
SDPs embedding

73.4

72.4

6) CNN+Bidirectional LSTM+word embedding+
SDPs embedding

73.370.07) Bidirectional LSTM+CNN+word embedding+SDPs embedding (提案手法)

74.4

73.7

Non-hybridHybrid

３ ．共同研究紹介①莫大な生物医学文献からタンパク質間相互作用機序の解明(a) CNN on Bioinfer(b) LSTM on Bioinfer(c) CNN + Bidirectional LSTM (d) Bidirectional LSTM + CNN
on Bioinfer
on Bioinfer
提案手法

３ ．共同研究紹介①莫大な生物医学文献からタンパク質間相互作用機序の解明(e) CNN on Aimed(f) LSTM on Aimed(g) CNN + Bidirectional LSTM (h) Bidirectional LSTM + CNN
on Aimedon Aimed
提案手法

３ ．共同研究紹介①莫大な生物医学文献からタンパク質間相互作用機序の解明
提案手法

筆頭著者として国際共著による学術論文発表
Changqin Quan, Zhiwei Luo, Song Wang
A Hybrid Deep Learning Model for Protein-protein Interactions
Extraction from Biomedical Literature
Applied Sciences 2020, 10, 2690; doi:10.3390/app10082690, 2020.
IF: 2.474

３ ．共同研究紹介
グローバルメンターからのご指導
1）CNNで各種タンパク質間の相互作用（PPI）の自動抽出の問題点：①文章における長距離のコンテキスト情報をモデル化できないこと②表現の順序を保持できない問題について分析し、RNNモデルと合わせた新たなネットワーク構造を模索する。
2）PPI抽出タスクの学習出力の可視化と最適性分析

３ ．共同研究紹介② 感情識別に基づく感情有する会話システム開発
ユーザの発話とコンテクストを分析し、感情を確率で算出する。
そして、識別されたユーザの感情とコンテクストを合わせて、次の発話を自動的に生成する。

４ ．関連研究成果の紹介① 指導した２名の博士課程学生の学位取得（2019、2020）
本領域の国際トップ学術論文誌発表• Wenjun Bai, Changqin Quan, Zhiwei Luo
Improving Generative and Discriminative Modelling Performance byImplementing Learning Constraints in Encapsulated Variational
Autoencoders
Applied Sciences, 9(12):2551, 2019, IF: 2.474• Ying Zhao, Zhiwei Luo, Changqin Quan, Dianchao Liu, Gang Wang
Cluster-wise Learning Network for Multi-person Pose Estimation
Pattern Recognition, Vol.98,2020, IF:7.196

４ ．関連研究成果の紹介② 計算健康学に関する応用：音声によるパーキンソン疾患の識別筆頭著者として本領域における国際トップ学術論文誌発表• Changqin Quan, Kang Ren, Zhiwei Luo
A deep learning based method for Parkinson’s Disease detection
using dynamic features of speechIEEE Access 2020, 10.1109/ACCESS.2021.3051432, 2020. IF: 3.745

４ ．関連研究成果の紹介③ 感情を有する日本語対話生成に関する研究開発

next word 𝑦𝑡
Softmaxモデル

Affineℎ′𝑡 ; 𝐶𝑡
⊕ℎ′𝑡

LSTM
𝑐𝑡ℎ𝑡 ; 𝐶𝑡 ; 𝑒𝑡⊕ℎ𝑡Attention

LSTM

Encoder state

word vectorv 𝑦𝑡−1

𝑒𝑡Emotion
MemoryWrite Gate𝑔𝑡

𝑒𝑡+1
⊗𝑚𝑡

５．今後の展望• AIを活用したデジタルヘルスへの応用展開
a) 音声に基づくパーキンソン疾患の早期発見
b）生物医学文献から生命科学、医学分野での重要な知識の発見
c）ニューラルネットワーク学習出力の可視化と最適性分析• 感情を有する知的人工システムの実現に向けてa) 音声・画像・文章、あるいは脳波などのマルチモーダルな情報から人間の感情分析b）ロボットなどの知的人工システムにおける感情表現