| 研究課題/領域番号 |
19K20631
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分90020:図書館情報学および人文社会情報学関連
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| 研究機関 | 拓殖大学 (2021)
東京都立大学 (2019-2020) |
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研究代表者 |
澄川 靖信 拓殖大学, 工学部, 助教 (70756303)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 歴史情報学 / 計算論的歴史学 / 情報検索 / 図書館情報学 / 因果関係 / テキストマイニング / 歴史学習 / 最大重みマッチング問題 / 二部グラフ / Wikipedia / Twitter / データ分析 / 特徴抽出 / 文章分類 / 歴史的類推 / 出来事検出 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本システムの利用者は学習したい過去の因果関係を表す複数の出来事をまとめた文章を入力する．本システムは，まず，この入力文章とデータベースに記録されている一連の出来事に関する文章に含まれる単語や潜在意味解析を用いて二部グラフを構築する．次に，このグラフ上で時系列順序に関する制約を考慮した最大化問題を解くことによって類似度を計算する．最後に類似度の値が高いものから順にランキング形式で出力する．なお，本システムには予め教科書・新聞記事・Wikipediaから出来事の因果関係を記録しておく．
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| 研究成果の概要 |
因果関係を表す出来事列同士の類似度を評価するアルゴリズムの設計と実装を行い、その成果をまとめた論文を国際会議WI-IATで発表した。
この成果を利用するために、過去の因果関係を類推的に利用して現代の因果関係を学べる学習環境を構築するためのデータセットの整備、クラスタリングや分類のアルゴリズムを実現し、国際論文誌IJDLやApplied Sciencesでその成果を発表した。
最後に、本成果を利用したチャットボットをTwitter上で実装し、学術的価値を議論した内容を論文としてまとめたところ、DEIM2020優秀論文賞の受賞、データ工学研究専門委員会推薦論文として電子情報通信学会論文誌に掲載された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
歴史を学習することの意義は世界中で認められている。実際、多くの先進国では小学校から歴史を学ぶ授業が開講されている。しかし、「歴史は繰り返す」という言葉があるように、過去の知見を現代で活用できる場面が多く存在している。
本研究成果は、現代と過去の類似する因果関係を検索するアルゴリズムと、因果関係を検索した学習環境の実現に向けた基盤となるデータセットや環境を実現した。
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