Eisaku Yoshikawa of our group gave presentation at ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR) 2024. The presentation focused on “exclusion queries” in image retrieval. In this context, exclusion queries refers to the queries to search for images related to “A” but not to “B,” similar to how Web search engines interpret queries like “A -B.” In recent years, automatic image captioning (automatic generation of text descriptions of images) has…
read more …
2019年10月16日
廖子揚君が Web Intelligence に関する国際学会IEEE/WIC/ACM Web Intelligence で研究成果を発表
Web Intelligence に関する国際学会である IEEE/WIC/ACM Web Intelligence 2019 で廖子揚君が研究成果を発表しました． 廖君の論文は “Disjunctive Sets of Phrase Queries for Diverse Query Suggestion” というタイトルで，Web 検索などの文書検索において，検索が複数の意味に解釈でき，自分の意図はそのうちのマイナーなものである時に，検索結果はメジャーな方の意図に関する文書ばかりになってしまうという場合の問題を解決しようという研究についてのものです． 例えば，ある人が余ったリンゴで肥料を作れないかと考え「リンゴ 肥料」という検索を行ったとします．しかし，この検索は「リンゴのための肥料」という意味に解釈でき，かつ，その方が「リンゴから肥料を作る」というトピックよりはるかに一般的なトピックであるため，検索結果の上位200件は全て「リンゴのための肥料」に関するものになってしまいます． そのような場合，われわれがよく行うのは「リンゴから肥料」「リンゴで肥料を」などの自分の意図に合う文書にのみ出てくることが期待されるフレーズを色々と考えて，これらを使ったフレーズ検索（Googleなどで，複数の語からなる検索フレーズを二重引用符で囲み，そのフレーズ全体が正確にマッチする文書だけを検索する方法）を一つずつ試してみることです．しかし，そのようなフレーズは数多くあり，手動で一つずつ試していくのはたいへん手間がかかります． そこで，今回提案する手法では，ユーザが「リンゴ 肥料」という検索を行って検索結果が自分の意図とは異なるものばかりであった場合に，「フレーズ生成」機能を実行してもらいます．すると，システムは「リンゴ」と「肥料」をつなぐフレーズを大量にWebから取得し，かつ，それらをクラスタリングして複数のグループに分け，それらをユーザに呈示します．例えば， 「リンゴに肥料」「リンゴへの肥料」など，リンゴへ肥料をあげる話に関するフレーズからなるグループと 「リンゴから肥料」「リンゴを肥料に」など，リンゴから肥料を作る話に関するフレーズからなるグループ ができたとします．これらを呈示されたユーザが後者を選んだ場合，システムが自動的にこのグループに含まれる全てのフレーズを順に使って検索を行い，それらの結果全てを一つのランキングにして表示します．これにより，ユーザがフレーズを数多く考えて一つずつ試していく作業を自動化することができます． 今回の開催地はテッサロニキというギリシャ第二の都市です．テッサロニキの「ニキ」は，Nikeというブランド名の語源であるギリシャの勝利の女神「ニケ」と同じ言葉だそうです． 上の写真は，下の写真に写っている古い塔の屋上から撮ったもので，この塔がこの街のシンボルになっているようです． このテッサロニキ，野良猫と大きな野良犬がたくさんいます．大きな野良犬は，イスタンブールやチリのサンティアゴなどにもいますが，こんなに野良猫が多い場所は日本（特に京大総合研究7号館周辺）以外では初めて見ました． テッサロキには世界遺産の遺跡も多くありますが，遺跡の中にも野良猫がいっぱいいます． こちらは犬． レストランの前にもいますが誰も気にしません．周囲のレストランをうろうろ回っていたので，誰かの飼い犬ということはなさそうです． ところで，下の写真はテッサロニキのスーパーで売っていたチョコレートです．このパッケージに書かれた花の絵を見て何味だと思いますか？桜味？正解はこちら．ギリシャの人はこの絵を見て「ああ，〇〇チョコレートね」と思うのでしょうか． こちらは，同じスーパーで売られていた謎の米．イタリア製のようです． やはり同じスーパーに売っていた見ざる，聞かざる，言わざる．同じモールにあったピザ屋のロゴも見ざる，聞かざる，言わざるでした． 海辺の町なので，やはり海産物が多く食べられます．
2019年9月19日
前西鷹君が Hypertext と Social Media に関する国際学会 ACM Hypertext で研究成果を発表
前西鷹君が Hypertext （古くからある会議なのでこういう古い語が名前に使われていますが要するに Web です）と Social Media に関する国際学会である ACM Hypertext で研究成果を発表しました． 前西君の論文は “Identifying Tags Describing Image Contents” というタイトルで，Instagram などに投稿された写真につけられたタグのうち，どれが写真に写っている中身に一番強く関係しているタグかを判定する手法に関するものです． 例えば，#flower, #iPhone という二つのタグがついた写真があるとします．写真に写っているのは花であり，iPhone というタグは iPhone を使って撮影したという意味でしょう．Instagram などでは，このような写真に関する「メタデータ」にあたるタグも多く付けられています．この時，写真の内容に関係しているのは #flower の方だと判定するのが目的です．今回提案する手法では， #flower, #iPhoneの双方が付けられている写真の集合 #flower の方だけが付けられている写真の集合 #iPhone の方だけが付けられている写真の集合 という三つの集合を比較し，(1) の画像内容が (3) の画像内容よりも (2) の画像内容に似ているのであれば，#flower の方が画像の内容により強く関係するタグであると判定します．反対に (1) が (2) よりも (3) の方に似ているのであれば，#iPhone の方が画像の内容により強く関係するタグであると判定します． 下の図は #flower と #nature の場合です．#flower と #nature の場合は，どちらもメタデータではなく中身を表すタグですが，#flower の方が写真の中身への影響力が強いことがわかります． 今回の開催地はドイツの Hof という小さな町でした． Hof は，東西ドイツが別れた時に，この小さな村の真ん中に国境が引かれたために村人たちが二つに分断されてしまい，Little Berlin と呼ばれていたそうです．会議初日終了後の夕方に，ガイドの人が会議参加者たちを当時の国境あとに連れて行って解説してくれる機会があり， ガイドさん 「当時，この橋の向こう側に小学校がありました．ある朝，橋のこちらに住んでいる子どもが学校に行くために橋を渡ろうとして，突然，兵隊に呼び止められ，『お前は，今日から橋のこちらには入れない』と言われたのです．その時，いったい，その子はどんな気持ちだったことでしょう（悲しそうな顔）．．．．そう．学校に行かなくて良くなって，とってもハッピーだったのです．」 というネタで笑いを取っていました．
2016年10月25日
今森大地君がACM CIKM 2016で発表
今森大地君が情報抽出などの分野における重要国際会議の一つであるACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2016) で研究発表をしました．論文のタイトルは “Predicting Popularity of Twitter Accounts through the Discovery of Link-Propagating Early Adopters” というもので，Twitter の新規アカウントの将来の人気度を予測する技術に関するものです． 今回の会場はIndianapolisのHotel Hyatt Regencyでした． 今森君，お疲れ様でした．
2016年7月11日
竹村光君がACM Hypertext 2016で研究成果発表
竹村光君がWebやソーシャルメディアの管理分析技術に関する国際会議の一つである ACM Conference on Hypertext and Social Media (ACM HT 2016) で研究発表をしました．論文のタイトルは “Classification of Twitter Accounts into Targeting Accounts and Non-Targeting Accounts” というもので，Twitter のアカウントを特定のコミュニティ向けに情報を発信しているものと，広く一般に向けて情報を発信しているものに自動分類する技術に関するものです．そのアカウントのフォロワー集合が，ランダムにTwitterアカウントを抽出した場合に比べて優意に高い頻度で，なにがしかの共通の性質を有している場合は，そのアカウントは何か特定のコミュニティに向けて情報を発信していると推定します． 今回の会場は Halifax, Canada の Dalhousie University でした．Halifaxはカナダ東部の大西洋に面した港町です． 港町ということで，海産物がたくさんあり，特にロブスターが有名なようなのでロブスターを食べに行きました．竹村君，発表ご苦労様でした．