2021 Fiscal Year Annual Research Report
人手によるファシリテーションを考慮した共創ワークショップ事例分析アルゴリズム
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19K12097
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
新谷 虎松 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00252312)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大囿 忠親 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90324475)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 共創ワークショップ / 知識ベース / 類似度計算 / 類似度尺度 / 構造化 / ナレッジグラフ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，共創ワークショップ(WS)における事例間の類似度尺度を設計した．本尺度の設計において，主にベースカード内の文字列の類似性に着目する手法と，ナレッジグラフ上の概念関係を利用した手法(KG法)について検討した．特に前者では，BERTによる単語の分散表現モデルに基づく手法(ベクトル法)と，語彙資源の1つであるWordNetを利用した手法(概念法)を検討した．また，ベクトル法とKG法，概念法とKG法をそれぞれ組み合わせたハイブリッド手法も検討した．各尺度を利用して算出したベースカードに対して，共創WS事例における共起率と文字列の類似性という2点で検証した．その結果，共起率に関してはKG法及びベクトル法とKG法に基づくハイブリッド手法(Vector-KG法)の有効性が明らかになった．また，文字列の類似性に関しては，ベクトル法が最も効果的であるが，出力数の分散が大きいことがわかった．またKG法と各ハイブリッド手法については，出力数が増加するにつれて，文字列の類似するベースカードが出力されやすいという結果が得られた．これらの実験により，本研究で構築したナレッジグラフは，ベースカード間の類似性を導出する上で有益であるといえる．
次に，提案手法を利用して共創WS事例を表現するナレッジグラフを構築した．構築したナレッジグラフの数は30件，その内でplate数は156件，card数は368件，related_term数が887件である．本実験では，本ナレッジグラフの有効性を検証するために，ベースライン手法とKG法による類似度尺度を利用した場合の結果を出力した．本実験の結果から，出力数が35枚付近まではKG法が最も高い共起率を示しており，40枚付近からはベースライン手法とVector-KG法が最も高い共起率となった．また他の手法では40%を下回っており，提案手法の有効性が明らかになった．
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