| 研究課題/領域番号 | 23300053 |
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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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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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
奥村 学 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (60214079)
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| 研究分担者 |
高村 大也 東京工業大学, 精密工学研究所, 准教授 (80361773)
藤田 篤 公立はこだて未来大学, システム情報科学科, 准教授 (10402801)
乾 孝司 筑波大学, システム情報工学研究科(系), 助教 (60397031)
笹野 遼平 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教 (70603918)
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| 連携研究者 |
平尾 努 日本電信電話株式会社, NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 研究員 (40396148)
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-01 – 2014-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了(2013年度)
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| 配分額 *注記 |
19,890千円 (直接経費 : 15,300千円、間接経費 : 4,590千円)
2013年度 : 4,550千円 (直接経費 : 3,500千円、間接経費 : 1,050千円)
2012年度 : 5,070千円 (直接経費 : 3,900千円、間接経費 : 1,170千円)
2011年度 : 10,270千円 (直接経費 : 7,900千円、間接経費 : 2,370千円)
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| キーワード | 評判情報抽出 / 評判要約 / 言い換え / 属性体系構築 / ゼロ照応解析 |
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| 研究概要 |
意味役割付与を援用した高精度な3つ組抽出技術を開発した．意味役割付与研究では，現在複数の出力ラベルに関する規則性を同時に学習する構造学習を用いて記述することで性能向上を目指す手法が有望視されている．3つ組抽出技術の開発においても同様にこれらの手法が有望と考えられるので，構造学習を導入した3つ組抽出技術を開発した．評判分析技術によって蓄積された「属性-評価表現」の組を対象に，同義・反義の関係にある評判情報を集約する手法を開発し，また，その手法を用いた，評判情報の要約手法を提案した．提案手法は，文書要約のために我々がすでに提案している施設配置問題を元にしたモデル化に基づいている．
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