2013 Fiscal Year Annual Research Report
人間が感じる「不自然さ」感性の多属性文脈解析法とＷｅｂ有害情報判定への応用
| Project/Area Number |
22240020
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokushima |
|---|
Principal Investigator |
青江 順一 徳島大学, ソシオテクノサイエンス研究部, 教授 (90108853)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
泓田 正雄 徳島大学, ソシオテクノサイエンス研究部, 准教授 (10304552)
森田 和宏 徳島大学, ソシオテクノサイエンス研究部, 講師 (20325252)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2014-03-31
|
| Keywords | 感性情報処理 / 文脈感性情報 / 有害情報フィルタリング |
|---|
| Research Abstract |
本研究課題は、人間が感じる「不自然さと自然さ」に対する感性表現、話題、企業、地名などから構成される多属性情報による文脈解析を提案する。そして、この手法をWEB情報の有害と非有害な情報に弁別する手法に応用する。この目的に沿って、平成25年度では、平成22年度から24年度に引き継いで、以下の研究を実施した。
１．感性表現は平成24年度までの研究実施を活用し、企業名、場所、電話、メールアドレスの照合を課題とした。この中で、企業名と場所は解析エンジンの辞書で判定でき、電話とメールアドレスは照合規則で抽出できるが、未知の企業名の実存性が判定できない課題が残った。企業名は麻薬販売などの擬似情報として利用されるために、実体が存在するかどうかが重要である。従って、WEB情報より企業の実存性を判定する手法を提案し、評価を行った。
２．WEB上の有害情報は、ツイッター、掲示板、QAサイトなどで広がるので、この口コミ情報の判定手法を提案した。提案手法では、ニュースや商品紹介情報の除外、重複情報の併合、感性情報（形容詞、一般動詞の出現情報を含む）で選別した。この手法により、ツイッターでは約１０％まで絞り込みできた。また、QAデータでは５種類の分類提案を行い、実験により８０％以上の分類精度になることを確認した。
３．大規模情報の検索システムにおいては、大規模分散解析装置によるSolr検索エンジンを活用し、上記ツイッターなどの大規模収集の実験WEBデータ（研究目標である1億文）をとりまとめた。
４．以上の提案手法とともに、4年間の研究成果として、WEB情報の有害情報（誹謗中傷、違法情報、殺人・ストーカー情報など）の検出知識（概念規則）をとりまとめた。
|
| Current Status of Research Progress |
Reason
25年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
25年度が最終年度であるため、記入しない。
|
