| Research Abstract |
本課題では,スケーラビリティの高い連想記憶エンジンの構築とソーシャルメディアからの信頼性の高い情報の抽出を目的として,研究を推進している.
本年度の重要な成果の一つが,ソーシャルメディア外の情報との融合である.特に,計画していたとおりにWeb情報(Web共起)情報との融合手法を設計し,検証したところ,精度向上に大きな貢献をすることがわかった.本年度のもう一つの重要な成果が,大規模テストコレクションを利用した連想関係抽出の精度向上である.テストコレクションを利用することにより,手法の精度を客観的に評価できるようになった.この結果,パラメータを変更しながらアルゴリズムを最適化することが可能となり,精度向上に貢献した.また,正解集合としてテストコレクションを用意することで,Web情報や,リンク共起性解析などの素性を利用した機械学習手法の適用が可能となり,より高い精度を実現できた.重要な素性の組み合わせを発見することができることから,計算量を押さえつつ,精度を向上するための素性の組み合わせを調べることができた.
従来の連想関係を抽出する研究においては,手動による構築方法では,網羅性が非常に低く,Webマイニングによる手法はノイズの除去が難しいという問題があった.最新の概念や専門用語に対応した実用的な連想辞書はニーズが高く,これが実現した場合,人工知能研究の幅広い分野に影響を与えることが予想される.そのため,本研究の成果は,人工知能研究のパラダイムシフトを起こせるほどの新規性・革新性・先導性を有している.
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