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公開番号2025124184
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-26
出願番号2024020067
出願日2024-02-14
発明の名称データ処理方法、データ処理装置、および、プログラム
出願人セイコーエプソン株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250819BHJP(計算;計数)
要約【課題】生成モデルによって生成されるデータを、データの独自性に応じて選択するための技術を提供する。
【解決手段】データ処理方法は、入力されるデータを埋め込み空間へ射影する学習モデルに、生成モデルによって生成された対象データを入力することで、対象データが埋め込み空間へ射影された対象埋め込みデータを生成する生成工程と、対象埋め込みデータと、生成モデルによって生成された複数の基準データが埋め込み空間へ射影された基準埋め込みデータと、を用いて、各基準データが射影された埋め込み空間における対象データの密度を算出する算出工程と、密度に応じて、対象データの独自性の高低を判定する判定工程と、判定工程による高低の判定結果をユーザーに提示する提示工程と、を備える。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
入力されるデータを埋め込み空間へ射影する学習モデルに、生成モデルによって生成された対象データを入力することで、前記対象データが前記埋め込み空間へ射影された対象埋め込みデータを生成する生成工程と、
前記対象埋め込みデータと、前記生成モデルによって生成された複数の基準データが前記埋め込み空間へ射影された基準埋め込みデータと、を用いて、各前記基準データが射影された前記埋め込み空間における前記対象データの密度を算出する算出工程と、
前記密度に応じて、前記対象データの独自性の高低を判定する判定工程と、
前記判定工程による前記高低の判定結果をユーザーに提示する提示工程と、を備える、データ処理方法。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
入力されるデータを埋め込み空間へ射影する学習モデルに、生成モデルによって生成された対象データを入力することで、前記対象データが前記埋め込み空間へ射影された対象埋め込みデータを生成する生成工程と、
前記対象埋め込みデータと、前記生成モデルによって生成された複数の基準データが前記埋め込み空間へ射影された基準埋め込みデータと、を用いて、各前記基準データが射影された前記埋め込み空間における前記対象データの密度を算出する算出工程と、
前記密度に応じて、ユーザーに前記対象データを提示するか否かを判定する判定工程と、
前記判定工程において提示すると判定された場合に、前記ユーザーに前記対象データを提示する提示工程と、を備える、データ処理方法。
【請求項３】
入力されるデータを埋め込み空間へ射影する学習モデルに、生成モデルによって生成された対象データを入力することで、前記対象データが前記埋め込み空間へ射影された対象埋め込みデータを生成する生成工程と、
前記対象埋め込みデータと、前記生成モデルによって生成された複数の基準データが前記埋め込み空間へ射影された基準埋め込みデータと、を用いて、各前記基準データが射影された前記埋め込み空間における前記対象データの密度を算出する算出工程と、
前記密度が予め定められた閾値以上である前記対象データを保存する保存工程と、を備える、データ処理方法。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一項に記載のデータ処理方法であって、
前記学習モデルは、自己教師有り学習によって学習済みである、データ処理方法。
【請求項５】
請求項１又は２に記載のデータ処理方法であって、
前記判定工程に先立って、前記ユーザーから前記判定工程における判定条件の指定を受け付ける受付工程を備える、データ処理方法。
【請求項６】
請求項２に記載のデータ処理方法であって、
前記判定工程において、前記密度が第１密度である前記対象データを、前記密度が前記第１密度より大きい第２密度である前記対象データよりも高い確率で提示すると判定する、データ処理方法。
【請求項７】
請求項１から３のいずれか一項に記載のデータ処理方法であって、
前記学習モデルは、前記生成モデルによって生成された複数のデータを含む学習用データセットを用いて学習済みである、データ処理方法。
【請求項８】
請求項７に記載のデータ処理方法であって、
前記学習用データセットは、各前記基準データの少なくとも一部を含む、データ処理方法。
【請求項９】
請求項１又は２に記載のデータ処理方法であって、
前記判定工程において、前記密度を正規化した結果に応じて判定を実行する、データ処理方法。
【請求項１０】
請求項２に記載のデータ処理方法であって、
前記提示工程において、前記判定工程において提示すると判定された前記対象データの独自性の高低を示す情報を提示する、データ処理方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、データ処理方法、データ処理装置、および、プログラムに関する。
続きを表示（約 2,700 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、自然物の入力画像と人工物とが掛け合わされた画像を出力するように学習された学習モデルに基づき、入力画像と人工物とが掛け合わされた出力画像を出力する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－１６８０７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１のように、入力データに基づいてデータを生成する生成モデルによって生成されたデータを出力する技術では、生成モデルによって生成されるデータ同士が類似し、出力されるデータの独自性が所望の多様性より低い場合がある。また、反対に、例えば、独自性のより低いデータを所望する場合には、出力されるデータの独自性が所望の独自性より高い場合もある。したがって、生成モデルによって生成されるデータを、データの独自性に応じて選択するための技術が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の第１の形態によれば、データ処理方法が提供される。このデータ処理方法は、入力されるデータを埋め込み空間へ射影する学習モデルに、生成モデルによって生成された対象データを入力することで、前記対象データが前記埋め込み空間へ射影された対象埋め込みデータを生成する生成工程と、前記対象埋め込みデータと、前記生成モデルによって生成された複数の基準データが前記埋め込み空間へ射影された基準埋め込みデータと、を用いて、各前記基準データが射影された前記埋め込み空間における前記対象データの密度を算出する算出工程と、前記密度に応じて、前記対象データの独自性の高低を判定する判定工程と、前記判定工程による前記高低の判定結果をユーザーに提示する提示工程と、を備える。
【０００６】
本開示の第２の形態によれば、データ処理方法が提供される。このデータ処理方法は、入力されるデータを埋め込み空間へ射影する学習モデルに、生成モデルによって生成された対象データを入力することで、前記対象データが前記埋め込み空間へ射影された対象埋め込みデータを生成する生成工程と、前記対象埋め込みデータと、前記生成モデルによって生成された複数の基準データが前記埋め込み空間へ射影された基準埋め込みデータと、を用いて、各前記基準データが射影された前記埋め込み空間における前記対象データの密度を算出する算出工程と、前記密度に応じて、ユーザーに前記対象データを提示するか否かを判定する判定工程と、前記判定工程において提示すると判定された場合に、前記ユーザーに前記対象データを提示する提示工程と、を備える。
【０００７】
本開示の第３の形態によれば、データ処理方法が提供される。このデータ処理方法は、入力されるデータを埋め込み空間へ射影する学習モデルに、生成モデルによって生成された対象データを入力することで、前記対象データが前記埋め込み空間へ射影された対象埋め込みデータを生成する生成工程と、前記対象埋め込みデータと、前記生成モデルによって生成された複数の基準データが前記埋め込み空間へ射影された基準埋め込みデータと、を用いて、各前記基準データが射影された前記埋め込み空間における前記対象データの密度を算出する算出工程と、前記密度が予め定められた閾値以上である前記対象データを保存する保存工程と、を備える。
【０００８】
本開示の第４の形態によれば、データ処理装置が提供される。このデータ処理装置は、入力されるデータの特徴を埋め込み空間へ射影する学習モデルと、生成モデルによって生成された複数の基準データが前記埋め込み空間へ射影された基準埋め込みデータと、を記憶する記憶部と、プロセッサーと、を備える。前記プロセッサーは、前記生成モデルによって生成された対象データを取得する取得処理と、前記対象データを前記学習モデルに前記対象データを入力することで、前記学習モデルによって前記対象データが前記埋め込み空間へ射影された対象埋め込みデータを生成する生成処理と、前記対象埋め込みデータと前記基準埋め込みデータとを用いて、各前記基準データが射影された前記埋め込み空間における前記対象データの密度を算出する算出処理と、前記密度に応じて、前記対象データの独自性の高低を判定する判定処理と、前記判定処理による前記高低の判定結果をユーザーに提示する処理と、を実行する。
【０００９】
本開示の第５の形態によれば、データ処理装置が提供される。このデータ処理装置は、入力されるデータの特徴を埋め込み空間へ射影する学習モデルと、生成モデルによって生成された複数の基準データが前記埋め込み空間へ射影された基準埋め込みデータと、を記憶する記憶部と、プロセッサーと、を備える。前記プロセッサーは、前記生成モデルによって生成された対象データを取得する取得処理と、前記対象データを前記学習モデルに前記対象データを入力することで、前記学習モデルによって前記対象データが前記埋め込み空間へ射影された対象埋め込みデータを生成する生成処理と、前記対象埋め込みデータと前記基準埋め込みデータとを用いて、各前記基準データが射影された前記埋め込み空間における前記対象データの密度を算出する算出処理と、前記密度に応じて、前記対象データをユーザーに提示するか否かを判定する判定処理と、前記判定処理において提示すると判定した場合に、前記ユーザーに前記対象データを提示する処理と、を実行する。
【００１０】
本開示の第６の形態によれば、データ処理装置が提供される。このデータ処理装置は、入力されるデータの特徴を埋め込み空間へ射影する学習モデルと、生成モデルによって生成された複数の基準データが前記埋め込み空間へ射影された基準埋め込みデータと、を記憶する記憶部と、プロセッサーと、を備える。前記プロセッサーは、前記生成モデルによって生成された対象データを取得する取得処理と、前記対象データを前記学習モデルに前記対象データを入力することで、前記学習モデルによって前記対象データが前記埋め込み空間へ射影された対象埋め込みデータを生成する生成処理と、前記対象埋め込みデータと前記基準埋め込みデータとを用いて、各前記基準データが射影された前記埋め込み空間における前記対象データの密度を算出する算出処理と、前記密度が予め定められた閾値以上である前記対象データを保存する処理と、を実行する。
（【００１１】以降は省略されています）

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