ヒューマンコンピュテーションにおける非負値行列因子分解を用いたタスク割当て手法の提案

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2015-03-15
• タイトル: ヒューマンコンピュテーションにおける非負値行列因子分解を用いたタスク割当て手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Task Allocation Method to Human Computation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [一般論文（推薦論文）] ヒューマンコンピュテーション，クラウドソーシング，タスク割当て，非負値行列因子分解
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所／千葉工業大学
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories / Chiba Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories
• 著者名: 巻口, 誉宗; 並河, 大地; 東, 正造; 下村, 道夫; 金丸, 直義
• 著者名(英): Motohiro, Makiguchi; Daichi, Namikawa; Shozo, Azuma; Michio, Shimomura; Naoyoshi, Kanamaru
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 計算機の処理を人の処理能力によって補うヒューマンコンピュテーション（Human Computation）において，ワーカから高品質（高精度，高信頼）なデータを取得する品質管理手法（Quality Control）は重要課題の1つである．本研究では，品質管理手法の1つとして，タスクに対して適切なワーカを抽出するタスク割当て手法に注目する．提案手法としてワーカの過去のタスク回答結果をもとに非負値行列因子分解（Nonnegative Matrix Factorization）によるクラスタリングを行い，タスクに適したワーカ群（エキスパート群）を抽出する手法を提案する．そして固有表現ラベリングタスクの実データに提案手法を適用することで，提案手法が少ないテストタスク依頼数でエキスパート群を抽出できることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Establishing a quality control methodology for obtaining a data set consisting of the results of tasks performed by workers is one of the most important problems to solve in Human Computation (HC). Our research proposes a new quality control methodology based on “efficient task allocation algorithm” which selects suitable workers for a given task. In concrete, the algorithm classify the workers into group by Nonnegative Matrix Factorization (NMF) clustering of the workers based on the result of the tasks performed by the workers in the past, aiming to reduce the cost of worker-sectioning process and easily select a large number of workers without sacrificing the quality. We have shown that the newly proposed algorithm successfully reduced the cost of worker-sectioning process for a given task, and can select a large number of suitable workers maintaining quality.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 56, 号 3, p. 1132-1140, 発行日 2015-03-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764