2012 Fiscal Year Annual Research Report
概念ファジイ集合基盤言語理解システム研究開発と超高度インタラクション支援への応用
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22500211
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| Research Institution | Meiji University |
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Principal Investigator |
高木 友博 明治大学, 理工学部, 教授 (90308065)
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2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | ソフトコンピューティング |
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| Research Abstract |
I．関連性理論の計算機上への実装： １．関連性理論で用いられている観点を計算可能な状態に指標化した．・認知効果：解釈候補と文脈との相互情報量MI1と設定した． ・処理労力：解釈のターゲットとなっている語のもとの意味と解釈との相互情報量MI2と設定した． ・関連性（解釈候補が解釈となる可能性）をMI1×MI2が妥当であるという結論に達した． ２．メタファーの解釈アルゴリズムを提案した．概要は以下の通り（1）：（発話）メタファーを用いた「A is B」形式の発話を入力する．（2）：（想定）「B」についての想定をコーパスから抽出する．（3）：（推意）抽出された想定群と「A」との関連度を計算する．
II.メタファー写像に基づく推意システム実現と，実環境での商品推薦実験による検証：１．関連性理論および認知言語学に基づくメタファーによる推意モデルの実現．
メタファーの実態である，起点領域から目的領域への写像を，文の構造情報を利用し，計算機が文章中から自動的に発見できるようにした． ２． 実環境での商品推薦を想定した提案手法の実験による検証．１）レシピ集であるクックパッドを利用し，ユーザの過去の参照履歴に基づき，個人のニーズにフィットしたレシピを推薦する実験を行った．２）実際の雑誌の記事を用い，ユーザの過去の読書履歴に基づき，個人のニーズにフィットした記事を推薦する実験を行った．
III.言語を計算することによる新しい情報技術分野の創世の指向：１．未来のヒット映画を予測するシステムを実装し，その有効性を示した．“原因”として過去のニュース記事と，“結果”としてその後のヒット映画の関係を因果事例として格納，新しい世相を入力した時，事例ベースを参照することにより未来のヒット映画の予測を行う． 2．未来の世相を言語の時系列データを用いて予測をする．その結果，ある程度の有効性を示すことができた．
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(1 results)
