2013 Fiscal Year Annual Research Report
エンティティマイニングに基づく情報補完機構に関する研究
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25700033
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Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
馬 強 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (30415856)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | エンティティマイニング / 情報補完 / 情報の質 / 観光情報 / 地域情報 / リンケージ |
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| Research Abstract |
本研究は人物・地域・組織などの実世界エンティティに関する情報をマイニングし，それに基づく情報補完分析の基盤技術の確立を目的とします．初年度では以下の項目について研究を行いました．
（１）エンティティマイニング技術：ニュース記事から人物，組織，そして地域などの固有エンティティに対する記述の抽出手法の開発を行いました．大学（院）生10名を対象としたニュース記事に対する認識の調査に基づいて，詳細，擁護，視点，関連の四つの差異分析の側面を整理しました．それに基づく情報の偏りを補正するための関連情報のランキング手法を提案し，ユーザ実験による提案手法の有効性を確認しました．同時に，Web上の同一エンティティに関する情報を発見するため，複合オブジェクトのリンケージ手法を開発し，実験による提案手法の有効性検証を行いました．
（２）地域情報のマイニング技術：TwitterなどUGCから日常生活に役立つ日常情報を獲得すための情報源である地域ユーザの検索手法について研究開発を行いました．語の時間分布，空間分布，およびそれを発信するユーザの分布から，地域コンテンツの特徴を捉え，特徴語の抽出手法を提案しました．ユーザ実験を行い，特徴語の抽出およびそれに基づく地域ユーザ分類の有効性を確認しました．また，タグ付きのソーシャル画像を利用して地域の特徴を分析手法について研究開発を行いました．訪ねるユーザと発信される情報を用いて，その場所の人気度と観光価値の分析手法を提案しました．10数名の大学（院）生によるフィールド実験を行い，提案手法の有効性を確認しました．
(3) 情報補完フレームワーク：OpinionFinderやGATEなどの既存システムを利用したコンテンツの分類手法とそれに基づく意見素材対モデルの実現について研究開発を行っている．
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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
本研究は人物・地域・組織などの実世界エンティティに関する情報をマイニングし，それに基づく情報補完分析の基盤技術の確立を目的とします．初年度では，エンティティマイニング技術，地域情報の分析技術，および情報補完のフレームワークの三つの方面から研究開発を行いました．また，提案手法の検証のため，フォールド実験を始め，実データを利用した実証実験を実施しております．
本年度では，論文誌論文2本(その内投稿中1本），査読付き国際会議論文6本（その内2本採録決定，1本投稿中），査読付き国内会議論文1本，国内会議論文5本，といった成果をあげており，研究の進捗は順調であると考えられます．
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| Strategy for Future Research Activity |
25年度の研究成果を踏まえて，提案手法の検証，改良およびプロトタイプシステムの実装を進め，研究を進化させる予定であります．対象コンテンツをニュース報道（Web1.0型コンテンツ），および，UGC（User Generated Contents)（Web2.0型コンテンツ）を中心に，研究を進めて予定であります．さらに，国内外の学術雑誌やトップ会議へ投稿し，積極的に成果公開を行います．
（１）ニュース報道におけるエンティティマイニング： 今までの成果を踏まえて，エンティティに関する記述情報の分析手法の改良を行います．25年度で開発した差異指向の関連情報ランキング手法を用いたニューズ閲覧支援システムのプロトタイプシステムを構築して，ユーザ実験を行います．同時に，素材意見対モデルを用いたニュースの差異分析手法について研究開発し，ニュース報道間の補完関係を分析し，より多視点・詳細な情報を提示して情報の偏りを補正する仕組みを検討していきます．
（２）UGCにおけるエンティティマイニング：TwitterなどCGMに配信されているUGCから，エンティティ（特に地域やコミュニティ）に関する情報の分析手法について研究開発を行います．25年度で開発した地域ユーザ検索手法を用いて，地域に特化した非日常生活情報を発見する手法を検討する予定であります．また，テキスト（Twitter,etc.）や画像（Flicker,etc.)を対象に，地域の時間・空間的な特徴の抽出手法や，地域の人気度や観光価値などの分析手法について研究開発し，ユーザの特性および時空間などのコンテキストを考慮した，多様な地域情報の提供仕組みについて検討していきます．
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
研究発表や参加予定の国際会議の変更がありました．
国内外の会議へ積極的参加し，研究成果の発表と意見交流を行います．
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