2020 Fiscal Year Research-status Report
Argument-based Bayesian generative models for argumentation mining
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18K11428
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
木藤 浩之 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 客員研究員 (90705287)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 議論 / 非単調論理 / 議論マイニング / 逆問題 / ベイズ推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今日の問題の多くは議論という姿を持ってオンラインフォーラム，ブログ，ソーシャルネットワーキングサービス，Q&Aサイト，カスタマーレビューサイトなどに存在している．議論マイニングは自然言語で書かれた構造化されていない文章からその議論構造の抽出を目指す研究領域である．議論マイニングの最も困難な問題は意見間の攻撃関係や支持関係を特定することである．機械学習を用いた自然言語処理がこの問題に対する最も有力な方法であると考えられている一方で，現場では未だ十分な解法を得るには至っていない．本研究課題では，論理学を背景に持つ数理議論学と機械学習を組み合わせることでこの問題に取り組む．
主要な論文誌と国際会議に昨年度投稿していた論文の掲載が却下された．論文で提案した内容の理論的貢献は認められた一方で，その実用性を示す実験が不十分と判断されたためである．そこで実データではなく人工データを用いて実験し，その結果を別の論文誌に投稿した．この論文は現在も査読中である．具体的には，抽象的議論フレームワークを無作為に作成し，その外延集合にノイズを加えたものを我々の確率モデルに与えた．我々の確率モデルが出力する抽象的議論フレームワークと元の抽象的議論フレームワークの一致性を評価した．評価には機械学習で使われる基準を用いた．この実験により我々の確率モデルは議論マイニングにおいて当初の予想以上に有用であることがわかった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究課題は論理と学習を本質的に繋げる試みの一つであり，論理学の種々の問題に対して機械学習の手法を用いる．従い，既存の研究領域を説得することに時間を要している．
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| Strategy for Future Research Activity |
関連する研究者との共同研究と論文執筆を行う．
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| Causes of Carryover |
昨年度投稿していた論文の掲載が却下されたため．また，COVID19により国際会議等の出張の有無が不透明なため．
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Research Products
(1 results)
