| 研究概要 |
本研究の目的は会議における共有資料に対して付与される複数のメモ,つまりアノテーションから個々の視座を推定しつつ図解化をおこない,それを共有することによって会議全体のアーカイビングとその再利用を実現する基盤システムを構築することにある。これに対し,今年度は18年度の研究に加えて,まずアノテーション群に対するクラスタリングアルゴリズムの研究をおこなった。まず,アノテーション群の内容によるクラスタリングをおこなうため,各アノテーション問の距離をLSA(Latent Semantic Analysis)によって定義した。また,アノテーションの直接的な意味の距離だけではなく,アノテーションを入力した人間同士の人間関係に基づいた間接的な距離も定義した。人間関係の距離は,Webにおける固有名詞の共起度等によって取得したが直接的な意味の距離に比べて有用である場面は限定されるかもしれないことが示唆された。また,会議の資料として文章が主体のレジュメを想定し,各個人におけるその資料の読解,理解をアノテーションから推定するための予備的調査として重要箇所に対する傍線の付与が個人間でどの程度共有ざれるのか実験をおこなった。重要箇所は,主観的重要性と客観的重要性に分けて調査したところ,主観的重要性についてはある程度の一般性があることが示唆された。得られたアノテーションをメタデータとして生成するモジュールの開発もおこない,一般的なリーダで獲得できることを確認した。これに対して,実証実験を通して提案した研究が具体的にどのような会議に対して有用であるか,有用性に対する調査が今後の課題として残った。
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