タイトル生体情報計測による感性可視化のための機械学習的クラスタリング手法の開発
要旨情報数理工学と感性情報工学を融合した基盤研究にもとづいて，脳波，脈波などの生体信号を独立主成分分析やクラスタリング分析をし，感情を客観的に定量的に判別する基盤技術を開発する
Keywordオフライン，テキストマイニング，評価尺度の確立
手順被験者に脳波計と脈波計などをつけて，快，不快な画像見せて，生体信号の（ICA，主成分分析やランダムフォレストなどによるクラスタリング結果）を蓄積する．
無関係な画像見せて，生体信号から快，不快かどうかを判定し，聞き取りにより当たっているかどうかを検証する．
【（ICA，主成分分析やランダムフォレストなどによるクラスタリング結果）の部分を機械学習で精度よく当たるよう改善していく】←この部分が研究の核です


タイトルWikipedia情報収集による可読性向上のための機械学習的要約手法の開発
要旨情報数理工学と知識工学を融合した基盤研究にもとづいて，Wikipediaなどのオンライン百科事典を自動テキスト要約や難易度判定により，記事の可読性を客観的に定量的に調整する基盤技術を開発する
Keywordオフライン，テキストマイニング，評価尺度の確立
手順日本語版Wikipediaデータベースから全記事の解説ページの要約を決められた文字数内で可読性を向上する為に、自動テキスト要約とシソーラスによる文章の平易化を行う。
自動テキスト要約による要約率とその出力を客観的に難易度判定を行うとともに被験者による検定を行う。
自動テキスト要約による要約率を機械学習で最適な難易度になるように改善させる】←この部分が研究の核です


タイトル特許情報収集による知財創造のための機械学習的結合改善手法の開発
要旨情報数理工学と知識工学を融合した基盤研究にもとづいて，パテントマップなどの特許情報を自動テキスト要約や類似度判定により，連想的に結合改善することで知的財産の創出を支援する基盤技術を開発する
Keywordオフライン，テキストマイニング，評価尺度の確立
手順特許情報プラットフォームから特許の名称，要約や請求項に含まれる重要なキーワードを抽出する．特許間での要約などから類似度を算出し，パテントマップの一部分として分類・整理する．
それぞれの特許のキーワードを連想的に結合した新たな知財のキーワードを既存の特許との類似性（包含具合）や位置関係を描画すると同時に，単なるキーワードの組み合わせでなく特許として価値がある内容かをチェックできる方法を提案する
キーワードの結合の度合いや既存特許との位置関係を，特許としての価値と機械学習で習得させて，キーワードが与えられた時に，特許としての価値が最大となるような知的財産が創出できるように改善させる】←この部分が研究の核です
リンクhttps://www.ondatechno.com/Japanese/mailmagazine/mail3/index.html
https://patent-i.com/ja/wiki/map/


タイトルWeb情報収集による知識・ルール洗練のための機械学習的言語処理手法の開発
要旨情報数理工学と知識工学を融合した基盤研究にもとづいて，Web，Twitterなどのネット情報を自然言語処理や予測モデルの構築を行い，知識ベースを客観的に定量的に洗練する基盤技術を開発する
Keywordオンライン，テキストマイニング，予測モデル構築
手順ドル円の解説の記述がある複数のWebページを収集し，過去データを形態素解析し，米大統領の発言で，ドル円が上下するきっかけワードを（知識やルールとして蓄積）しておきます．
米大統領のTwitterやニュースサイトを収集し，きっかけワードが出た時に実際，ドル円が上下どう動いたのか予測の精度を検証します．
【（知識，ルールとして蓄積）の部分を，機械学習で精度よく当たるよう改善していく】←この部分が研究の核です
リンクhttps://qiita.com/ryo_grid/items/5a5ecc602186a3381c87#_reference-4ab6987f198607e54e8f
http://www.nltk.org/book-jp/ch12.html
http://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/deep-q-learning/
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