| 研究課題/領域番号 |
15K00425
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
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)
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| 研究分担者 |
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)
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), 助教 (90509754)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | ウェブインテリジェンス / 医療・健康情報 / 事実性解析 / ソーシャルメディア / テキストの事実性解析 / ディープラーニング / テキストからの位置推定 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、WWW上の存在する様々な医療・健康情報の統合的理解のために、Twitter等のソーシャルメディア情報を対象に、ジオタグ情報の利用、医療関連キーワードの抽出、マルチモーダル解析等について研究を行った。
ジオタグ情報の利用に関しては、感染症の発生とその位置情報を対応付ける研究を主に行った。医療関連キーワード抽出に関しては、病気の症状に関する辞書を改善し、ユーザが病気に感染しているかの判定、および感染した病名の分類を行った。また、ディープラーニングに基づくグラフの画像理解等のマルチモーダル解析についても研究を行った。
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