常識知識グラフを活用した動作ラベル間の等価関係の自動構築手法

動作認識モデルの汎化性能を向上させるためには，多様な動画を用いた学習が重要である．しかし，データセットごとに動作ラベルの定義が異なるため，複数データセットの統合利用が困難であり，汎化性能の高いモデル学習が阻害されている．本研究では，常識知識グラフConceptNetを活用した動作ラベル間の等価関係自動構築手法を提案する．提案手法は，動作ラベルと概念ノードのリンキング，RDF化，SPARQLによる関係抽出で構成される．実験の結果，人手定義に対してF値0.750を達成し，構築した関係に基づくデータ拡張により動作認識精度が最大3.33ポイント向上することを確認した．