| 研究課題/領域番号 |
20K11942
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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 | 豊田工業大学 |
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研究代表者 |
佐々木 裕 豊田工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60395019)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 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 | オントロジー / オントロジー形式アノテーション / 固有表現抽出 / 関係抽出 / 情報抽出 / オントロジー形式 / アノテーション / 深層学習 / オントロジー型関係抽出 / コーパス / 交通ルール / Ontology-Styleアノテーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，オントロジー形式の表現に合わせた関係アノテーション法を考案することにより，関係抽出の性能を向上させることを目的とする．たとえば，「乗用車の定員は10人以下」に対する従来のアノテーションは「乗用車」→CAPACITY→「10人以下」である．本研究では関係用語を中心とした関係アノテーションに変更する．オントロジーの表現形式と直接対応し，<乗用車>-<type>-<Car>,<定員>-<type>-<Capacity>, <10人以下>-<type>-<Value>, <Capacity>-<domain>-<Car> ，<Capacity>-<range>-<Value> となる．
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| 研究成果の概要 |
本研究は，文書からの情報抽出を対象に，オントロジー形式のアノテーションにより作成された訓練データの効果を検証するものである．オントロジー形式のアノテーションでは関係用語が対象とする２つの用語をそれぞれdomain, rangeによりリンクする．
主な成果として，交通教則文およびSemEval 2010タスク8データに対して，オントロジー形式のアノテーションを行ったことが挙げられる．作成した独自のデータセットに対して，深層学習モデルによる用語抽出・関係イベント抽出の評価実験を行い，オントロジー形式のアノテーションの効果を明らかにした．本成果はIF=4.3の国際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 |
オントロジー形式の関係アノテーションを考案し，その効果を独自データセットの構築を通して確認した．日本発の新しいアノテーションを提案したことで，本分野の発展に寄与した．また，交通教則文に対して，オントロジー形式アノテーションを適用したデータセットを公開したことも貢献として挙げられる．英語のデータセットに関しても，関係抽出に関する標準データセットであるSemEval 2010 タスク8データの8,000文に対してオントロジー形式のアノテーションを行い，データセットを公開した．オントロジー形式のアノテーションは今後，言語データからオントロジーへの変換の橋渡しとなることが期待される．
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