| 研究課題/領域番号 |
19H01118
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
岡崎 直観 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (50601118)
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| 研究分担者 |
荒牧 英治 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (70401073)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
44,980千円 (直接経費: 34,600千円、間接経費: 10,380千円)
2023年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2022年度: 8,580千円 (直接経費: 6,600千円、間接経費: 1,980千円)
2021年度: 10,400千円 (直接経費: 8,000千円、間接経費: 2,400千円)
2020年度: 11,310千円 (直接経費: 8,700千円、間接経費: 2,610千円)
2019年度: 8,450千円 (直接経費: 6,500千円、間接経費: 1,950千円)
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| キーワード | 自然言語処理 / 知能情報処理 / 深層学習 / 大規模言語モデル / 知識獲得 / 意味解析 / 議論マイニング / SNS分析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
SNSから収集した人々の発言や意見を分析し、その議論構造を明らかにする研究に取り組み、議論マイニング研究の新展開を目指す。この目標に向けて、SNSテキストの高度な言語解析、常識的な知識の自動獲得、知識を活用した言語の理解・推論といった基盤研究を進める。これらの基盤研究は、コンピュータが常識的な知識を獲得・活用しながら言語の理解・推論を行うという人工知能の長年の課題への突破口につながる。さまざまな人間の価値観が混在している状況下での合意形成・世論形成のメカニズムの解明や、国民総動員の健全な議論の支援を見据え、ウェブ上の意見を集約・構造化を行うシステムを構築する。
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| 研究成果の概要 |
言語モデルの大規模化という自然言語処理研究の潮流を意識しつつ、研究を進めた。静的な分散表現から単語の知識を獲得する研究、動的な分散表現を既存のオントロジーに適応させる研究、SNS上のテキストの意味解析技術に関する研究、生成型言語モデルによるアスペクトベース意見分析、言語モデルの推論の確信度に関する研究、言語モデルが特定のテキストの知識を事前に学習したかを判別する研究、会議録から発言者の各議案に対する賛否を推定する研究、暗黙の意見表明に対してアスペクトベース意見分析で解析結果の説明を行う研究を通して、常識的な知識を活用しながら言語理解・推論、および議論マイニングを行う手法を深化させた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
言語処理学会年次大会の優秀賞を２件、委員特別賞を１件、若手奨励賞を１件通算で受賞したほか、トップ国際会議であるACLでの発表1件を含め、査読付き国際会議に論文が複数採択されており、本研究成果は国内外で高く評価されている。常識的知識の活用により議論が理解できるようになることは、異なる箇所で言及される情報を記憶・蓄積し、不足している情報を補いながら文章を推論・解釈する文脈処理を実現することであり、その学術的貢献も大きい。大規模言語モデルが流行した現在においても、知識の活用は残された課題の一つとなっており、本研究成果の今後の展開が期待されている。
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