| 研究課題/領域番号 |
17K00298
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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 |
知能情報学
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| 研究機関 | 北陸先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
白井 清昭 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (30302970)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2017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 | オピニオンマイニング / 極性判定 / 機械学習 / テキストの極性判定 / 自然言語処理 |
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| 研究成果の概要 |
社会問題や時事問題を対象としたオピニオンマイニングに向け，他者の意見を引用したテキストの極性を判定する手法を研究した．まず，与えられたテキストのうち他のテキストを引用している箇所を検出した．次に，ユーザが書いたテキストならびに他者が書いた引用箇所のテキストの極性を判定した．さらに，引用されたテキストと元のテキストの関係(順接，逆接，無関係)を推定した．これらを総合的に判断してテキスト全体の極性を決定した．評価実験の結果，提案手法による極性判定の正解率は0.942となり，引用を考慮しないベースライン手法の正解率0.893を大きく上回った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
不特定多数のユーザが書いたテキストから特定の対象に対するユーザの意見や評判を明らかにするオピニオンマイニングは重要な研究課題である．特に時事問題を対象にしたオピニオンマイニングは，社会情勢を低コストで把握することができるため有用である．本研究課題は，他者の記事の引用を含むテキストの極性判定の精緻化によりオピニオンマイニングの正確性を向上させるものであり，その社会的意義は大きい．
これまでの極性判定の研究では，判定対象となるテキストの部分の性質の違いに着目した研究は少ない．本研究課題は，引用されたテキストとそうでないテキストを分けて処理することで極性判定の性能を向上させる点に学術的意義がある．
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