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1. 发明专利

JP2020144411A 属性推定装置、属性推定方法、属性推定器学習装置、及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2020144411A
公开(公告)日：2020-09-10
申请号：JP2019038279
申请日：2019-03-04
申请人：日本電信電話株式会社 , 国立大学法人京都大学
发明人：入江豪 , 木村昭悟 , 三鼓悠 , 中澤篤志
IPC分类号： G06F16/51 , G06F16/583 , G06T7/00
摘要：【課題】属性値が既知の人工画像又は実画像が全くないような場合であっても、他方の実画像又は人工画像の属性値を精度良く推定することができるようにする。【解決手段】第1属性推定部105が、属性値が既知の人工画像及び実画像の何れか一方である第1の種類の画像と、属性値が未知の画像である人工画像及び実画像の何れか他方である第2の種類の画像を当該第1の種類の画像に変換して得られる画像と、を関連付けることにより、入力された画像の有する属性値を推定する。【選択図】図2

2. 发明专利

JP6420268B2 画像評価学習装置、画像評価装置、画像検索装置、画像評価学習方法、画像評価方法、画像検索方法、およびプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP6420268B2
公开(公告)日：2018-11-07
申请号：JP2016031685
申请日：2016-02-23
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：藤田早苗 , 木村昭悟 , 服部正嗣
IPC分类号： G06T7/00 , G06F17/30

3. 发明专利

JP6343591B2 部分行列領域抽出装置、方法、及びプログラム有权
公开(公告)号：JP6343591B2
公开(公告)日：2018-06-13
申请号：JP2015124687
申请日：2015-06-22
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：石黒勝彦 , 中野允裕 , 上田修功 , 木村昭悟
IPC分类号： G06F17/30 , G06N99/00

4. 发明专利

JP2016110402A ディジタルコンテンツ情報系列生成装置、方法、及びプログラム有权
标题翻译：数字内容信息序列生成设备，方法和程序
公开(公告)号：JP2016110402A
公开(公告)日：2016-06-20
申请号：JP2014247420
申请日：2014-12-05
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：木村昭悟 , 柏野邦夫 , 平松薫 , 川西隆仁
IPC分类号： G10K15/02 , G10K15/04 , G11B27/02 , G06F17/30
摘要：【課題】ディジタルコンテンツ情報集合を利用して、ディジタルコンテンツ情報系列を生成することができるようにする。【解決手段】ディジタルコンテンツ情報グラフ構築部26により、入力データに含まれる複数の楽曲情報系列又は複数の楽曲情報集合に基づいて、各楽曲情報を各ノードとし、かつ楽曲情報間の関連性に基づき楽曲情報間に対応するノード間をエッジで結合した、楽曲情報報間の関連性を示すグラフである楽曲情報グラフを構築する。初期ディジタルコンテンツ情報選択部28により、注目楽曲情報の初期値を選択する。ディジタルコンテンツ情報系列生成部32により、ディジタルコンテンツ情報グラフ構築部26によって構築された楽曲情報グラフと、初期ディジタルコンテンツ情報選択部28によって選択された注目楽曲情報の初期値とに基づいて、次の注目楽曲情報を選択することを繰り返し行い注目楽曲情報の系列を、出力楽曲情報系列として生成する。【選択図】図1
摘要翻译：要解决的问题：通过使用数字内容信息集来生成数字内容信息序列。解决方案：通过数字内容信息图构造部分26，基于多个音乐信息序列或包括多个音乐信息集在输入数据中，音乐信息图是表示音乐信息，每个节点的每个音乐信息和与音乐信息相对应的节点之间的关系并且通过边缘连接的节点之间的关系的曲线图。音乐信息。目标音乐信息的初始值由初始数字内容信息选择部分28选择。数字内容信息序列生成部分32基于由数字内容信息图构造部分26构成的音乐信息图形，由初始数字内容信息选择部分28选择的目标音乐信息的值，重复地选择下一个目标信息以产生目标音乐信息序列作为输出音乐信息序列。图1

5. 发明专利

JP2019133496A コンテンツ特徴量抽出装置、方法、及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2019133496A
公开(公告)日：2019-08-08
申请号：JP2018016372
申请日：2018-02-01
申请人：日本電信電話株式会社 , ケンブリッジエンタープライズリミテッド
发明人：木村昭悟 , ガラマーニズービン , 椋田悠介
IPC分类号： G06N20/00 , G06T7/00 , G06F16/50 , G06F16/00
摘要：【課題】予め用意されたディジタルコンテンツ集合を考慮したコンテンツの特徴量を抽出することができる。【解決手段】ディジタルコンテンツの各々から抽出したコンテンツ基本特徴量、及びコンテンツグラフに基づいて、ディジタルコンテンツ集合への所属の有無をディジタルコンテンツのコンテンツ基本特徴量から予測するモデルであるリンク予測モデルを学習し、学習されたリンク予測モデルに基づいて、ディジタルコンテンツ集合に含まれるディジタルコンテンツ、及び新規ディジタルコンテンツの少なくとも一方について、ディジタルコンテンツの特徴量であるコンテンツ特徴量を計算する。【選択図】図1

6. 发明专利

JP2018026020A 予測器学習方法、装置、及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2018026020A
公开(公告)日：2018-02-15
申请号：JP2016158239
申请日：2016-08-10
申请人：日本電信電話株式会社 , 学校法人中部大学
发明人：木村昭悟 , 牛久祥孝 , 藤吉弘亘 , 山下隆義 , 山内悠嗣
IPC分类号： G06F17/30 , G06N5/04 , G06N99/00
摘要：【課題】予測器を構成する決定木が不必要に大きくならないように、予測器を学習することができるようにする。【解決手段】事前予測器構成部24が、事前予測器集合を構成する。初期目標予測器設定部30が、初期状態の目標予測器集合を構成する。学習サンプル選択部32が、学習サンプル集合から、学習サンプルを選択する。目標予測器補正部34が、目標予測器集合、及び選択学習サンプルを用いて、学習サンプル付随情報に基づいて、目標予測器を構成する決定木に新たなノードを追加するか否かを判定し、選択学習サンプルに適合するように目標予測器集合を補正する。反復判定部36が、反復終了条件を満たすまで、学習サンプル選択部32及び目標予測器補正部34の処理を繰り返し実行させる。【選択図】図1

7. 发明专利

JP2017151588A 画像評価学習装置、画像評価装置、画像検索装置、画像評価学習方法、画像評価方法、画像検索方法、およびプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2017151588A
公开(公告)日：2017-08-31
申请号：JP2016031685
申请日：2016-02-23
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：藤田早苗 , 木村昭悟 , 服部正嗣
IPC分类号： G06T7/00 , G06F17/30
摘要：【課題】人間の直感的な評価に近い画像評価を行う。【解決手段】画像記憶部1は、複数の画像と各画像に関するレビューとを関連付けて記憶する。評価表現抽出部2は、レビューから画像に関する評価表現を抽出する。学習データ生成部3は、レビューにおける評価表現の共起関係に基づいて画像の評価表現に対する評価値を得、画像に評価値を付与した学習データを生成する。画像特徴量抽出部4は、画像から画像特徴量を抽出する。学習部5は、画像特徴量と学習データとを用いて、画像特徴量を入力として評価表現との一致度を示すスコアを出力する学習器を生成する。【選択図】図1

8. 发明专利

JP6050212B2 データ解析装置、方法、及びプログラム有权
标题翻译：数据分析装置，方法和程序
公开(公告)号：JP6050212B2
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：JP2013228481
申请日：2013-11-01
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：竹内孝 , 石黒勝彦 , 木村昭悟 , 澤田宏
IPC分类号： G06Q30/02 , G06F17/30

9. 发明专利

JP5944809B2 文書解析装置、方法、及びプログラム有权
标题翻译：文件分析装置，方法和程序
公开(公告)号：JP5944809B2
公开(公告)日：2016-07-05
申请号：JP2012238005
申请日：2012-10-29
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：竹内孝 , 澤田宏 , 木村昭悟 , 石黒勝彦
IPC分类号： G06F17/30

10. 发明专利

JP2021039598A 学習装置、照合装置、学習方法、照合方法及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2021039598A
公开(公告)日：2021-03-11
申请号：JP2019161335
申请日：2019-09-04
申请人：日本電信電話株式会社 , 国立大学法人九州大学
发明人：武小萌 , 木村昭悟 , 柏野邦夫 , イワナブライアンケンジ , 内田誠一
IPC分类号： G06K9/62 , G06N20/00 , G06T7/00
摘要：【課題】時系列データ同士の照合の精度を向上させることが可能である学習装置、照合装置、学習方法、照合方法及びプログラムを提供する。【解決手段】学習装置は、第1の特徴ベクトルの系列をパラメータに応じて第1の時系列データから抽出し、第2の特徴ベクトルの系列をパラメータに応じて第2の時系列データから抽出する抽出部と、第1の特徴ベクトルと第2の特徴ベクトルとの組み合わせの順序のうちから、単調性制約と連続性制約と境界条件制約とを一定程度以上に満たしており、第1の特徴ベクトルと第2の特徴ベクトルとの距離の統合値が所定条件を満たす組み合わせの順序を選択する選択部と、選択された順序の組み合わせごとの距離に応じた損失関数値に基づいてパラメータを更新する更新部とを備える。【選択図】図6

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