JP2019200782A - グリフを生成する方法並びに生成されたグリフに基づきデータの視覚的表現を作成する方法、プログラム及びコンピュータ装置 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (22)
- データの視覚的表現を作成する方法であって、
グリフによって表されるユーザ入力を受信するステップと、
前記受信されたユーザ入力に基づいて抽出されたベクトルに基づいて、ニューラルネットワークによって前記グリフを生成するステップと、
前記生成されたグリフの態様を、視覚的に表現される前記データの属性とリンクするステップと、
前記生成されたグリフを使用して作成された前記データの前記視覚的表現を表示して、前記データのリンクされた態様を表すステップと、
を含む、方法。 - 前記グリフを生成するステップは、
表される前記データの前記属性におけるバリエーションのタイプを検出するステップと、
前記受信されたユーザ入力と、表される前記データの検出された前記バリエーションとに基づいて、生成されるグリフの前記態様の1つのバリエーションを含む複数のグリフを生成するステップと、を含み、
前記生成されたグリフの前記態様を前記属性とリンクするステップは、
前記複数のグリフの各々を、表される前記データの前記属性における前記バリエーションの1つに関連付けるステップをさらに含み、
前記データの前記視覚的表現を表示するステップは、
前記複数のグリフを含むチャートを提供するステップを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記チャートを提供するステップは、
チャートタイプを指定するユーザからチャートパラメータを受信するステップと、
前記受信されたチャートパラメータによって指定された前記チャートタイプに対応するチャートタイプを有するチャートを、前記複数のグリフに重ねるステップであって、前記チャートは、表される前記データの別の属性に関連付けられるステップと、
を含む、請求項2に記載の方法。 - 前記チャートを提供するステップは、
前記ニューラルネットワークによって、前記データの別の属性における別のタイプのバリエーションの検出に基づいてチャートタイプを指定するチャートパラメータを決定するステップと、
前記決定されたチャートパラメータによって指定された前記チャートタイプに対応するチャートタイプを有するチャートを、前記複数のグリフに重ねるステップであって、前記チャートは、表される前記データの前記別の属性に関連付けられるステップと、
を含む、請求項2に記載の方法。 - 前記受信されたユーザ入力から抽出された前記ベクトルに基づいて前記グリフを生成するステップは、
第1のニューラルネットワークによって、抽出された前記ベクトルをランダムに生成されたベクトルと結合させて有望なグリフを生成するステップと、
第2のニューラルネットワークによって、生成された前記有望なグリフを、前記受信されたユーザ入力に基づいて選択された1又は複数の格納された画像と比較するステップと、
前記第2のニューラルネットワークが前記有望なグリフを前記1又は複数の選択された画像から区別できないことを示す前記比較に基づいて、前記データの前記属性にリンクする前記有望なグリフを選択するステップと、
前記有望なグリフが前記1又は複数の選択された画像とは異なるとする前記第2のニューラルネットワークの判定に基づいて、前記第1のニューラルネットワークによって別の有望なグリフを生成するステップと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記第1のニューラルネットワークは、訓練データに提供された既存のグリフと高い類似性を有する有望なグリフを生成するように訓練されており、
前記第2のニューラルネットワークは、類似性判定モデルを生成するために、類似する又は類似しないものとしてタグ付けされたグリフと他の画像との複数の対で訓練されている、請求項5に記載の方法。 - 単語、
短い記述、
ユーザ生成されたスケッチ、及び
ユーザ生成されたストローク、のうちの1又は複数を含む前記ユーザ入力を受信するように構成されたユーザインタフェースを、ディスプレイ上に提供するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 追加のユーザ入力を受信するステップと、
前記追加のユーザ入力に基づいて前記生成されたグリフを、前記ニューラルネットワークによって更新するステップと、
をさらに含み、
前記追加のユーザ入力は、
更新されたユーザ生成されたスケッチ、及び
追加のユーザ生成されたストローク、のうちの1又は複数を含む、請求項7に記載の方法。 - 前記グリフを生成するステップは、
前記ニューラルネットワークによって、前記生成されたグリフを、著作権保護の対象であることが知られている1又は複数の格納されたグリフと比較するステップと、
前記生成されたグリフと、著作権保護の対象であることが知られている前記1又は複数の格納されたグリフとの間の類似性が閾値を超えないことを示す比較に基づいて、前記データの前記属性にリンクする有望なグリフを選択するステップと、
前記生成されたグリフと、著作権保護の対象であることが知られている前記1又は複数の格納されたグリフとの間の類似性が前記閾値を超えることを示す前記比較に基づいて、前記ニューラルネットワークによって別の有望なグリフを生成するステップと、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - コンピュータに、データの視覚的表現を作成する手順を実行させるためのプログラムであって、
前記手順は、
グリフによって表されるユーザ入力を受信する手順と、
前記受信されたユーザ入力に基づいて抽出されたベクトルに基づいて、ニューラルネットワークによって前記グリフを生成する手順と、
前記生成されたグリフの態様を、視覚的に表現される前記データの属性とリンクする手順と、
前記生成されたグリフを使用して作成された前記データの前記視覚的表現を表示して、前記データのリンクされた態様を表す手順と、
を含む、プログラム。 - 前記グリフを生成する手順は、
表される前記データの前記属性におけるバリエーションのタイプを検出する手順と、
前記受信されたユーザ入力と、表される前記データの検出された前記バリエーションとに基づいて、生成されるグリフの前記態様の1つのバリエーションを含む複数のグリフを生成する手順と、を含み、
前記生成されたグリフの前記態様を前記属性とリンクする手順は、
前記複数のグリフの各々を、表される前記データの前記属性における前記バリエーションの1つに関連付ける手順をさらに含み、
前記データの前記視覚的表現を表示する手順は、
前記複数のグリフを含むチャートを提供する手順を含む、請求項10に記載のプログラム。 - 前記チャートを提供する手順は、
チャートタイプを指定するユーザからチャートパラメータを受信する手順と、
前記受信されたチャートパラメータによって指定された前記チャートタイプに対応するチャートタイプを有するチャートを、前記複数のグリフに重ねる手順であって、前記チャートは、表される前記データの別の属性に関連付けられる手順と、
を含む、請求項11に記載のプログラム。 - 前記チャートを提供する手順は、
前記ニューラルネットワークによって、前記データの別の属性における別のタイプのバリエーションの検出に基づいてチャートタイプを指定するチャートパラメータを決定する手順と、
前記決定されたチャートパラメータによって指定された前記チャートタイプに対応するチャートタイプを有するチャートを、前記複数のグリフに重ねる手順であって、前記チャートは、表される前記データの前記別の属性に関連付けられる手順と、
を含む、請求項11に記載のプログラム。 - 前記受信されたユーザ入力から抽出された前記ベクトルに基づいて前記グリフを生成する手順は、
第1のニューラルネットワークによって、抽出された前記ベクトルをランダムに生成されたベクトルと結合させて有望なグリフを生成する手順と、
第2のニューラルネットワークによって、生成された前記有望なグリフを、前記受信されたユーザ入力に基づいて選択された1又は複数の格納された画像と比較する手順と、
前記第2のニューラルネットワークが前記有望なグリフを前記1又は複数の選択された画像から区別できないことを示す前記比較に基づいて、前記データの前記属性にリンクする前記有望なグリフを選択する手順と、
前記有望なグリフが前記1又は複数の選択された画像とは異なるとする前記第2のニューラルネットワークの判定に基づいて、前記第1のニューラルネットワークによって別の有望なグリフを生成する手順と、
を含む、請求項10に記載のプログラム。 - 前記第1のニューラルネットワークは、訓練データに提供された既存のグリフと高い類似性を有する有望なグリフを生成するように訓練されており、
前記第2のニューラルネットワークは、類似性判定モデルを生成するために、類似又は類似しないものとしてタグ付けされたグリフと他の画像との複数の対で訓練されている、請求項14に記載のプログラム。 - 単語、
短い記述、
ユーザ生成されたスケッチ、及び
ユーザ生成されたストローク、のうちの1又は複数を含む前記ユーザ入力を受信するように構成されたユーザインタフェースを、ディスプレイ上に提供する手順をさらに含む、請求項10に記載のプログラム。 - 追加のユーザ入力を受信する手順と、
前記追加のユーザ入力に基づいて前記生成されたグリフを、前記ニューラルネットワークによって更新する手順と、
をさらに含み、
前記追加のユーザ入力は、
更新されたユーザ生成されたスケッチ、及び
追加のユーザ生成されたストロークのうちの1又は複数を含む、請求項16に記載のプログラム。 - 前記グリフを生成する手順は、
前記ニューラルネットワークによって、前記生成されたグリフを、著作権保護の対象であることが知られている1又は複数の格納されたグリフと比較する手順と、
前記生成されたグリフと、著作権保護の対象であることが知られている前記1又は複数の格納されたグリフとの間の類似性が閾値を超えないことを示す前記比較に基づいて、前記データの前記属性にリンクする有望なグリフを選択する手順と、
前記生成されたグリフと、著作権保護の対象であることが知られている前記1又は複数の格納されたグリフとの間の類似性が前記閾値を超えることを示す前記比較に基づいて、前記ニューラルネットワークによって別の有望なグリフを生成する手順と、
をさらに含む、請求項10に記載のプログラム。 - グリフを生成する方法であって、
ディスプレイ上にユーザインタフェースを提供するステップであって、前記ユーザインタフェースは、グリフによって表されるユーザ入力を受信するように構成され、前記ユーザ入力が、
単語、
短い記述、
ユーザ生成されたスケッチ、及び
ユーザ生成されたストローク、のうちの1又は複数を含むステップと、
前記受信されたユーザ入力に基づいて抽出されたベクトルに基づいて、ニューラルネットワークによって有望なグリフを生成するステップと、
前記生成された有望なグリフを選択用に表示するステップと、
を含む、方法。 - 前記受信されたユーザ入力に基づいて抽出された前記ベクトルに基づいて前記有望なグリフを生成するステップは、
第1のニューラルネットワークによって、抽出された前記ベクトルをランダムに生成されたベクトルと結合させて前記有望なグリフを生成するステップと、
第2のニューラルネットワークによって、生成された前記有望なグリフを、前記受信されたユーザ入力に基づいて選択された1又は複数の格納された画像と比較するステップと、
前記第2のニューラルネットワークが前記有望なグリフを前記1又は複数の選択された画像から区別できないことを示す前記比較に基づいて、データの属性にリンクする前記有望なグリフを選択するステップと、
前記有望なグリフが前記1又は複数の選択された画像とは異なるとする前記第2のニューラルネットワークの判定に基づいて、前記第1のニューラルネットワークによって別の有望なグリフを生成するステップと、
を含む、請求項19に記載の方法。 - データの視覚的表現を作成するように構成されたコンピュータ装置であって、
グリフによって表されるユーザ入力を受信する手段、
受信した前記ユーザ入力に基づいて抽出されたベクトルに基づいて、ニューラルネットワークによってグリフを生成する手段、
生成された前記グリフの態様を、視覚的に表現されるデータの属性とリンクする手段、及び
生成された前記グリフを使用して作成された前記データの視覚的表現を表示して、前記データのリンクされた前記態様を表す手段、
を含むコンピュータ装置。 - グリフを生成するように構成されたコンピュータ装置であって、
ディスプレイ上にユーザインタフェースを提供する手段であって、前記ユーザインタフェースは、前記グリフによって表されるユーザ入力を受信するように構成され、前記ユーザ入力は、単語、短い記述、ユーザ生成されたスケッチ及びユーザ生成されたストロークのうちの1又は複数を含む手段、
受信された前記ユーザ入力に基づいて抽出されたベクトルに基づいて、ニューラルネットワークによって有望な前記グリフを生成する手段、及び
生成された前記有望なグリフを選択用に表示する手段、
を含むコンピュータ装置。
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