| 研究課題/領域番号 |
20K11931
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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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山口 和紀 東京大学, 大学院総合文化研究科, 名誉教授 (80158097)
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| 研究分担者 |
松田 源立 成蹊大学, 理工学部, 准教授 (40433700)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020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 | 議論グラフ / 議論マイニング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、文章で書かれた議論（議論テキスト）を議論グラフで表わし、その議論グラフを分析することが盛んに行われています。しかし、議論グラフの論理構造（反対・賛成）を正しく反映した議論グラフを作ることは難しい作業です。本研究では、生成された議論グラフの主張の中のテキスト、およびでその議論グラフの元となった議論テキストに対して、議論グラフの分析手法だけでなく、自然言語処理などの手法も用いて、適切な議論グラフかどうかを判定する手法を構築するものです。この手法を用いることで議論グラフの専門家以外の方が議論グラフを使って議論を分析することが可能となります。
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| 研究成果の概要 |
近年、自然言語で書かれた議論を議論グラフで表わし、その議論グラフを分析することが盛んに行われている。しかし、自然言語の議論の構造を反映した議論グラフを作ることは難しい作業である。本研究では、自然言語の意味の一つである類似度を取り込んだ議論グラフの定式化、およびその評価手法と分析手法を構築した。理論的な分析から評価手法が良い性質を持つことを示した。実際の議論グラフに適用した結果から、評価手法と分析手法が有用であることを示した。構築した評価手法は拘束条件をコストとして表すことに基づいており、新たな意味の追加が容易であり、今後の発展の余地が大きい。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
議論は、科学技術で結論を導いたり、政策決定で意思決定のために使われるなど人間の思考における重要な道具であり、議論を適切に進めるための支援は重要である。本研究は、自然言語で書かれた議論を議論グラフとして表現し、その表現の上で評価・分析する手法を与えるものであり、そのような支援の重要な基礎となる。攻撃や支持の構造に関しては論理的な性質に基づいた予測や分析が可能であり、自然言語で表現された言明の意味の一つである類似度に関しては、攻撃・支持と組み合わせた評価が可能である。これにより様々な観点から議論グラフの表現が適切であるかの判断を支援することを可能とした。
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