情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム

【課題】モデル化対象に対して適切な規模の学習モデルを得る。
【解決手段】HMMを、最小の構成要素であるモジュールとして有する学習モデルであるACHMMを構成する各モジュールについて、そのモジュールにおいて、外部から供給される観測値の時系列である入力データが観測される尤度を求め、ACHMMの各モジュールの尤度に基づいて、ACHMMの１つのモジュール、又は、新規のモジュールを、HMMパラメータを更新する対象のモジュールである対象モジュールに決定し、入力データを用いて、対象モジュールのHMMパラメータを更新するモジュール学習を行うACHMM処理部１２２を有するACHMMユニット１１１_ｄが生成され、階層構造に接続される。本発明は、例えば、時系列のデータの学習等に適用できる。

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【特許請求の範囲】
【請求項１】
外部から供給される観測値を記憶し、HMM(Hidden Markov Model)を、最小の構成要素であるモジュールとして有する学習モデルに与える入力データとして、前記観測値の時系列を出力する入力制御を行う入力制御手段と、
前記学習モデルを構成する各モジュールについて、前記モジュールにおいて、前記入力データが観測される尤度を求め、
前記尤度に基づいて、前記学習モデルの１つのモジュール、又は、新規のモジュールを、HMMパラメータを更新する対象のモジュールである対象モジュールに決定し、
前記入力データを用いて、前記対象モジュールのHMMパラメータを更新する
モジュール学習処理を行うモジュール学習手段と、
前記学習モデルを用いて、前記入力データを認識し、前記入力データの認識結果を表す認識結果情報を出力する認識手段と
を含み、前記学習モデルを用いた処理を行うモデル処理手段と、
前記認識結果情報を記憶し、外部に出力する出力データとして、前記認識結果情報を出力する出力制御を行う出力制御手段と
を有するユニットを生成し、前記ユニットを、階層構造に接続する階層処理手段を備え、
下位層のユニットである下位ユニットの前記出力制御手段は、前記出力データを、前記下位ユニットに接続された上位層のユニットである上位ユニットに出力し、
前記上位ユニットの前記入力制御手段は、前記下位ユニットからの前記出力データを記憶し、前記出力データの時系列を、前記入力データとして出力する
情報処理装置。
【請求項２】
前記出力制御手段は、所定の出力条件が満たされるときに、前記認識結果情報を、前記出力データとして出力し、
前記階層処理手段は、前記上位ユニットと接続されていないユニットである未接続ユニットの前記出力制御手段が、前記出力データを出力するとき、新規のユニットを生成し、前記新規のユニットを、前記未接続ユニットの上位ユニットとして、前記未接続ユニットと接続する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
最下位層のユニットである最下位層ユニットの前記入力制御手段は、モデル化の対象であるモデル化対象から観測される観測値を、前記外部から供給される観測値として記憶し、前記観測値の時系列を、前記入力データとして出力し、
前記最下位層ユニットの前記学習モデルを構成する前記モジュールとしてのHMMは、前記モデル化対象から観測される観測値が、連続値である場合には、連続HMMであり、前記モデル化対象から観測される観測値が、離散値である場合には、離散HMMであり、
前記認識手段は、前記入力データの認識結果を表す認識結果情報として、前記学習モデルを構成するモジュールのうちの、前記入力データが観測される尤度が最大のモジュールである最大尤度モジュールを表すシンボル、又は、前記最大尤度モジュールを表すシンボルと、前記最大尤度モジュールにおいて、前記入力データが観測される尤度が最大の状態遷移が生じる、前記HMMの状態の系列である最尤状態系列の最後の状態を表すシンボルとの２つのシンボルを出力し、
前記出力制御手段は、前記認識結果情報である前記シンボルを記憶し、前記出力データとして出力し、
前記最下位層ユニット以外のユニットの前記入力制御手段は、前記下位ユニットからの前記出力データである前記シンボルを、前記外部から供給される観測値として記憶し、前記観測値の時系列を、前記入力データとして出力し、
前記最下位層ユニット以外のユニットの前記学習モデルを構成する前記モジュールとしてのHMMは、離散HMMである
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記モデル処理手段は、前記学習モデルを構成する前記モジュールとしてのHMMが、離散HMMである場合において、前記入力データに、いままでに観測されたことがない観測値である未観測値が含まれるとき、前記HMMのHMMパラメータのうちの、観測値が観測される観測確率の観測確率行列を、前記未観測値の観測確率を含むように拡張する拡張処理として、
前記未観測値の観測確率を、ランダムな微小値に初期化し、
前記HMMの各状態において、各観測値が観測される観測確率の総和が1になるように、観測確率を確率化する
処理を行う
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記ユニットは、
前記認識結果情報に基づいて、前記学習モデルにおける各状態遷移の頻度の情報である遷移情報を生成する遷移情報管理手段と、
前記学習モデルの複数のモジュールを、その複数のモジュールのHMMパラメータ、及び、前記遷移情報を用いて結合した１個のHMMである結合HMMを構成するHMM構成手段と、
前記結合HMMの任意の状態を、目標状態の候補である目標状態候補として、状態確率が最大の状態である現在状態から、前記目標状態候補までの状態遷移の尤度が最大の、前記結合HMMの状態の系列である最尤状態系列を、前記現在状態から、前記目標状態候補に辿り着くプランとして求めるプランニング手段と
を、さらに有し、
前記ユニットの前記プランニング手段は、
上位層のユニットから供給される、そのユニットで求められた前記プランにおける前記現在状態の次の状態において観測される観測値のうちの、観測確率が閾値以上の１個以上の観測値である前記シンボルそれぞれに対応する状態を、前記目標状態候補として、１個以上の前記目標状態候補それぞれについて、前記最尤状態系列を求め、
１個以上の前記目標状態候補それぞれについての前記最尤状態系列のうちの、状態の数が最小の前記最尤状態系列を、前記プランとして選択し、
下位層のユニットが存在する場合には、前記プランにおける前記現在状態の次の状態において観測される観測値のうちの、観測確率が閾値以上の１個以上の観測値を、下位層のユニットに供給する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記出力制御手段は、あらかじめ設定されたタイミングの前記認識結果情報を、前記出力データとして出力する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記出力制御手段は、あらかじめ設定された間隔ごとの前記認識結果情報を、前記出力データとして出力する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記出力制御手段は、最新の前記認識結果情報が、前回の前記認識結果情報と一致しない場合に、最新の前記認識結果情報を、前記出力データとして出力する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記上位ユニットの前記入力制御手段は、前記下位ユニットからの最新の前記出力データを記憶したときに、固定長の最新の前記出力データの時系列を、前記入力データとして出力する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記上位ユニットの前記入力制御手段は、前記下位ユニットからの最新の前記出力データを記憶したときに、最新の前記出力データから、異なる値の前記出力データが所定数だけ現れるまで、過去に遡った時点の前記出力データから最新の前記出力データまでを、前記入力データとして出力する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記認識手段は、前記入力データの認識結果を表す認識結果情報として、前記学習モデルを構成するモジュールのうちの、前記入力データが観測される尤度が最大のモジュールである最大尤度モジュールを表すシンボルを出力する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記認識手段は、前記入力データの認識結果を表す認識結果情報として、前記学習モデルを構成するモジュールのうちの、前記入力データが観測される尤度が最大のモジュールである最大尤度モジュールを表すシンボルと、前記最大尤度モジュールにおいて、前記入力データが観測される尤度が最大の状態遷移が生じる、前記HMMの状態の系列である最尤状態系列の最後の状態を表すシンボルとの２つのシンボルを出力する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
情報処理装置が、
外部から供給される観測値を記憶し、HMM(Hidden Markov Model)を、最小の構成要素であるモジュールとして有する学習モデルに与える入力データとして、前記観測値の時系列を出力する入力制御を行う入力制御手段と、
前記学習モデルを構成する各モジュールについて、前記モジュールにおいて、前記入力データが観測される尤度を求め、
前記尤度に基づいて、前記学習モデルの１つのモジュール、又は、新規のモジュールを、HMMパラメータを更新する対象のモジュールである対象モジュールに決定し、
前記入力データを用いて、前記対象モジュールのHMMパラメータを更新する
モジュール学習処理を行うモジュール学習手段と、
前記学習モデルを用いて、前記入力データを認識し、前記入力データの認識結果を表す認識結果情報を出力する認識手段と
を含み、前記学習モデルを用いた処理を行うモデル処理手段と、
前記認識結果情報を記憶し、外部に出力する出力データとして、前記認識結果情報を出力する出力制御を行う出力制御手段と
を有するユニットを生成し、前記ユニットを、階層構造に接続するステップを含み、
下位層のユニットである下位ユニットの前記出力制御手段は、前記出力データを、前記下位ユニットに接続された上位層のユニットである上位ユニットに出力し、
前記上位ユニットの前記入力制御手段は、前記下位ユニットからの前記出力データを記憶し、前記出力データの時系列を、前記入力データとして出力する
情報処理方法。
【請求項１４】
外部から供給される観測値を記憶し、HMM(Hidden Markov Model)を、最小の構成要素であるモジュールとして有する学習モデルに与える入力データとして、前記観測値の時系列を出力する入力制御を行う入力制御手段と、
前記学習モデルを構成する各モジュールについて、前記モジュールにおいて、前記入力データが観測される尤度を求め、
前記尤度に基づいて、前記学習モデルの１つのモジュール、又は、新規のモジュールを、HMMパラメータを更新する対象のモジュールである対象モジュールに決定し、
前記入力データを用いて、前記対象モジュールのHMMパラメータを更新する
モジュール学習処理を行うモジュール学習手段と、
前記学習モデルを用いて、前記入力データを認識し、前記入力データの認識結果を表す認識結果情報を出力する認識手段と
を含み、前記学習モデルを用いた処理を行うモデル処理手段と、
前記認識結果情報を記憶し、外部に出力する出力データとして、前記認識結果情報を出力する出力制御を行う出力制御手段と
を有するユニットを生成し、前記ユニットを、階層構造に接続する階層処理手段
として、コンピュータを機能させるためのプログラムであり、
下位層のユニットである下位ユニットの前記出力制御手段は、前記出力データを、前記下位ユニットに接続された上位層のユニットである上位ユニットに出力し、
前記上位ユニットの前記入力制御手段は、前記下位ユニットからの前記出力データを記憶し、前記出力データの時系列を、前記入力データとして出力する
プログラム。

【図１】