| 研究課題/領域番号 |
20K11950
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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 | 北陸先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
白井 清昭 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (30302970)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | オピニオンマイニング / 属性抽出 / 暗黙的属性 / 自然言語処理 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
製品などの対象物に対する世間の評判を明らかにするオピニオンマイニングでは，意見が表明されている製品の属性を特定すること(属性抽出)が重要である．製品の属性には，レビュー文において単語や句として明示されている明示的属性と，単語や句などでは明示されていないが暗黙的に示される暗黙的属性がある．本研究では，レビュー文から暗黙的属性を抽出する手法を確立することを目的とする．暗黙的属性の抽出は文中に出現しない属性を推定するために，文の意味を理解すること，すなわち単語のような表層レベルよりもより深いレベルの言語解析を必要とする．本研究では，深層学習による深い言語理解技術に基づいて暗黙的属性を抽出する．
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| 研究成果の概要 |
レビューにおいて，ユーザが製品の属性(例.モバイルフォンのbatteryやpriceなど)に対して意見を書くとき，明示的な単語を使わずに，暗に属性に対する意見を述べることがある．本研究ではこのような属性をレビュー文における「暗黙的属性」と呼び，これを自動的に抽出する．まず，大量のレビュー文から明示的属性の抽出を試み，明示的属性を含む文と含まない文を得る．次に，後者は何らかの暗黙的属性を含む文とみなし，類似度が高くかつ明示的属性を含む別の文を探索することで，その文の暗黙的属性をラベル付けする．最後に，暗黙的属性がラベル付けされた文のデータから暗黙的属性抽出モデルを深層学習により獲得する．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来の属性抽出に関する研究の多くは明示的属性を対象としていたのに対し，本研究では暗黙的属性を抽出の対象とする点に特徴がある．近年の自然言語処理技術は深層学習による手法が主流だが，最新の深層学習モデルを適用するために，暗黙的属性がラベル付けされたデータセットを自動的に構築する点に学術的意義がある．
ユーザレビューを分析し，製品やサービスに対する評判を明らかにするオピニオンマイニングは，ユーザにとって有益な情報をもたらす技術である．本研究の成果により，明示的属性だけではなく暗黙的属性を分析することが可能になり，オピニオンマイニングの精緻化が促進されるため，その社会的意義は大きい．
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