| 研究課題/領域番号 |
15K16044
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
知能情報学
|
|---|
| 研究機関 | 北見工業大学 |
|---|
研究代表者 |
プタシンスキ ミハウ 北見工業大学, 工学部, 助教 (60711504)
|
|---|
| 研究協力者 |
桝井 文人 北見工業大学, 工学部, 准教授 (80324549)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
|
|---|
| キーワード | 自然言語処理 / ネットいじめ検出 / ネットいじめ対策 / パターン抽出 / ネットいじめ |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究では被加害者双方に着目したネットいじめ対策のための技術の開発に取り組んだ．研究成果として，まず研究に用いる各コーパスの構築を行った．その中①一般ブログコーパス，②有害表現コーパス（ネットパトロール記録），③うつ病的表現コーパスを用いた．収集したデータに対して統計的特性の調査を行った．さらに有害表現判定モジュール及びうつ病的表現判定モジュールを設計し実装と実験評価を実施した．具体的には自然言語処理手法を用いて13種類の前処理方法（形態素解析，構文解析，固有表現抽出など）及び人工知能の複数の手法（13種類の分類器）を比較した．最終的には93.5%と最も高い分類性能の手法を実験的に確定した．
|
