特許
J-GLOBAL ID：202303019147705709
情報処理システムおよびプログラム
発明者：
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出願人/特許権者：
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代理人 (1件)：
中野 寛也
公報種別：特許公報
出願番号（国際出願番号）：特願2020-085546
公開番号（公開出願番号）：特開2021-179865
特許番号：特許第7372614号
出願日： 2020年05月14日
公開日（公表日）： 2021年11月18日
請求項（抜粋）：
【請求項1】 人間の生体反応データまたは行動・動態データを用いて情報処理を実行するコンピュータにより構成された情報処理システムであって、 増幅器と分析器とを備え、 前記増幅器は、 前記生体反応データのうちの生理反応を測定して得られた複数の実測データおよびこれらの実測データの各々に対応する目的変数としての言語的な反応成分で表現される心理反応を示すラベルを用いるか、または、 人間の属性、行動結果、若しくはその他の客観的事実、若しくは意志決定に基づく社会活動を調査若しくは測定して得られる前記行動・動態データを構成する複数の項目データのうちの少なくとも1つの項目データを目的変数とし、残りの項目データを説明変数とし、説明変数の項目データとして得られた複数の実測データおよびこれらの実測データの各々に対応する目的変数の項目データによるラベルを用いて、 パターン認識用の学習処理およびパターン認識処理を行うことにより、機械学習用の標本となる前記実測データの代用データとして、前記実測データの標本数と比べて多数の人間様データを目的変数毎に生成する処理を実行する構成とされ、 前記分析器は、 前記増幅器により生成された多数の前記人間様データおよびこれらの人間様データの各々に対応する目的変数を学習用データとして用いて、新たに取得した前記実測データの入力に対してクラス識別処理の結果として目的変数の各値の尤度を出力する推定器で使用するパラメータを決定し、決定したパラメータをターゲットモデル記憶手段に記憶させる学習処理を実行する構成とされ、前記増幅器は、生成器と判別器とを備えた敵対的生成ネットワークにより構成され、前記生成器は、潜在変数としてのノイズおよび目的変数を入力し、入力した目的変数に対応する増幅データを生成する構成とされ、前記判別器は、前記実測データの入力、および前記生成器で生成された前記増幅データの入力に対し、主タスクのクラス識別処理の結果としての真偽の各々の尤度および補助タスクのクラス識別処理の結果としての目的変数の各値の尤度を出力する構成とされ、前記増幅器は、複数の前記実測データおよびこれらの各々に対応する目的変数、並びに、潜在変数としてのノイズを用いて、前記生成器および前記判別器の学習処理を実行した後、この学習処理で得られた前記生成器のパラメータを固定した状態で、潜在変数としてのノイズおよび目的変数を前記生成器に繰り返し入力することにより多数の前記人間様データを生成する処理を実行する構成とされ、さらに、時系列の複数の前記実測データを用いてトレンド解析を行うことにより、短期記憶の強度に相当する短期確率変数および長期記憶の強度に相当する長期確率変数を求める処理を実行するトレンド解析手段を備え、前記増幅器を構成する前記判別器は、時系列の複数の前記実測データの各々に前記トレンド解析手段で求めた前記短期確率変数および前記長期確率変数を結合した解析結果結合データを入力する構成とされ、前記分析器は、 当該分析器の学習処理で決定したパラメータによるターゲットモデルについてテスト処理を実行する際に、テストデータとして、時系列の複数の前記実測データの各々に前記トレンド解析手段で求めた前記短期確率変数および前記長期確率変数を結合した解析結果結合データを入力する構成とされ、前記トレンド解析手段は、(1)前記トレンド解析を行うことにより得られたトレンド成分を前記短期確率変数とするとともに、前記トレンド解析を行うことにより得られたノイズ成分の絶対値累積和を前記長期確率変数とする処理を実行するか、または、(2)前記トレンド解析を行うことにより得られたトレンド成分を前記短期確率変数とするとともに、前記トレンド成分の値が予め定められた閾値に達した時点から、この閾値に達したときの前記トレンド成分の値を維持して前記長期確率変数とする処理を実行する構成とされている ことを特徴とする情報処理システム。
IPC (1件)：
FI (1件)：
引用特許：
引用文献：
審査官引用 (2件)
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文系AI人材になる, 20200102, pp.146-151,155-162
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ファイナンス機械学習, 20191224, pp.71-72
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