| 研究課題/領域番号 |
18K11427
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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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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 東京工科大学 (2021)
電気通信大学 (2018-2020) |
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研究代表者 |
松吉 俊 東京工科大学, メディア学部, 講師 (10512163)
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| 研究分担者 |
森 信介 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (90456773)
村脇 有吾 京都大学, 情報学研究科, 講師 (70616606)
亀甲 博貴 京都大学, 学術情報メディアセンター, 助教 (50827524)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021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)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | モダリティ解析 / コーパス / 日本語モダリティ / 将棋解説文 / シンボルグラウンディング / 様相論理 / 自然言語処理 / 意味処理 / モダリティ / 将棋 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、将棋解説テキストに対して、1,622個のモダリティ表現ラベル、5,014個の事象クラスラベル、3,092個の事実性ラベルを付与し、大規模な3階層の日本語モダリティコーパスを構築した。このコーパスの複数種類のラベルをマルチタスク学習するBERTモデルにより実装したモダリティ解析システムは、F値でそれぞれ0.84、0.81、0.83を達成した。また、予測局面データを利用する解析システムは、正解率0.40を達成した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
国内外においてモダリティ解析に関する研究は行われているが、非テキスト情報を伴ったテキストを利用した研究は一切行われていない。本研究は、将棋の局面データと予測局面データ(可能世界)を利用してこの難しい課題に世界で初めて挑戦したという学術的意義がある。コーパスの正解ラベルも既存のモダリティ辞書も利用しない解析手法が正解率0.40を達成したことを実験で示し、研究の新しい道を示唆したという学術的意義も本研究にはある。
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