2023 Fiscal Year Research-status Report
数値および専門性と話題性に着目したSNSからの科学的知識抽出に関する研究
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21K12141
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
吉田 稔 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 講師 (40361688)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北 研二 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (10243734) [Withdrawn]
松本 和幸 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (90509754)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 数値情報解析 / SNS分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、Transformerモデルに基づく生成AIの研究が世界的に急速に発展し、日本語のモデルに関しても、様々な団体から無償で利用可能なモデルが公開されたことを受け、それに対応するための研究を行った。
特に、GPT言語モデルの言語生成に焦点を当て、その生成の仕組みを明らかにするための研究を行った。この分析を応用することで、生成的言語モデルによる数値の生成や、数値がTransformer言語モデルでどのように理解されているのかの分析が可能になる。また、数値分析に関する研究として、宿泊予約サイトの評価スコアとテキストの関連分析を、観点（設備や部屋等）毎に行う研究も行った。そのほか、テキストと数値情報および投稿者プロフィールとの関連を分析する研究として、育児関連のSNSテキストから、テキスト中に登場する子供の年齢との相関を分析する研究も行った。
また、今年度は、感情分析に関する新たな研究を行った。Yahoo!知恵袋を分析対象とし、社会的な出来事と投稿の感情分布がどのように相関しているかの研究を行ったほか、COVID-19の流行前と流行後で人々の感情がどのように変化したかや、人々の興味・関心がどのように変化したかの分析を、ユーザーの性格毎に分類したSNSのテキストを用いることで行った。
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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
今年度は、生成AIの爆発的な発展により、研究計画をそれに応じた物に変更することになったが、生成AIの仕組みに関する分析が順調に進展したことで、各団体が公開している無償利用の生成AIモデルを、本研究提案に活かすことが可能になったと考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度得られた知見をもとに、各団体の公開する無償利用可能な生成AIモデルを分析し、Transformer言語モデルを利用した数値知識理解の技術を開発する。これをもとに、論文中の数値情報を分析し、人が理解できる形への変換を目指す。また、これまで得られた技術を最終的に統合することを目指す。
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| Causes of Carryover |
今年度は、世界的に生成AIの研究が大きく発展し、日本語のモデルについても各団体が様々な無償モデルを公開した。これを受け、研究計画もその状況に応じたものに変更する必要が生じた。最終年度において、変更された計画に必要な機器の購入を行うほか、研究成果の発表を行うためにも使用していく。
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Research Products
(8 results)
