2016 Fiscal Year Research-status Report
世界モデルを用いたシミュレーションによる歴史テキスト理解
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16K00293
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
鶴岡 慶雅 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50566362)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 自然言語理解 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究プロジェクトでは、計算機による本質的な自然言語理解を実現するための試みとして、世界モデルを用いた歴史テキスト理解の問題に取り組んでいる。初年度は、最初の実験用の世界モデルとしての「人物移動モデル」の構築、およびそれを利用した「テキストからのイベント抽出」と「テキストに即したシミュレーションの実現」を具体的な目標として研究を行った。
人物移動モデルとしては、歴史上の人物の都市間の移動をモデル化の対象とし、Wikipediaから収集した各都市の緯度・経度情報から計算される都市間の距離に基づいて、各都市間の移動コストを設定した。次に、このモデルを利用した自然言語解釈タスクとして、テキストからのイベント抽出の問題に取り組んだ。具体的には、文章中から得られる（不確実な）イベント情報、すなわち、「誰が」「いつ」「どこに」存在した可能性があるかという情報から、人物移動モデルに基づいて正しい情報を選択するためのアルゴリズムを構築し、その効果を検証した。実験では、代表的な意味解析技術のひとつである意味役割付与に基づくアプローチと比較し、提案手法の精度が優れていることを確認した。
また、人物移動モデルを利用した自然言語解釈の一例として、共参照解析の実験を行った。スタンフォード大学が開発した共参照解析システムをベースラインとし、その出力結果を人物移動モデルによる時間・空間制約を考慮することで、共参照解析の精度が向上することを確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
初年度の目標としてた３つのタスク、すなわち、「人物移動モデルの構築」、およびそれを利用した「テキストからのイベント抽出」と「テキストに即したシミュレーションの実現」は、それらを実現するためのアルゴリズムの実装およびその効果の検証を行うことができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、当初の計画通り、世界モデル及びシミュレーションの高度化と、世界モデルを利用した自然言語処理の曖昧性解消、それを利用した質問システムの開発を主な目標として研究を進める。
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| Causes of Carryover |
研究を進めていく上で必要に応じて研究費を執行したため当初の見込み額と執行額は異なったが、研究計画に変更はなく、前年度の研究費も含め、当初予定通りの計画を進めていく。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
次年度の研究費は、自然言語解析および世界モデル構築のための計算機の購入、研究動向の調査および成果発表のための国内・国外旅費の使用を予定している。
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Research Products
(2 results)
