| 研究課題/領域番号 |
24K15195
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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62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 兵庫県立大学 |
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研究代表者 |
湯本 高行 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 准教授 (20453152)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 情報検索 / 機械学習 / 自然言語処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在，人々は玉石混交の大量の情報に接しており，情報の精査の必要性は高まっている．そこで本研究では，情報閲覧時にユーザに情報の精査の必要性に気づかせ，実際の行動につなげるような支援方式の実現を目指す．具体的には，情報の典型性の推定とその根拠の可視化，閲覧中の文章からの質問生成の課題に取り組む．前者ではファインチューニングした大規模言語モデルによって語の共起確率を予測し，これに基づいて情報の典型性を推定する．また，後者では，内容を掘り下げるための詳細化質問と精査のための関連知識を得るための周辺的質問を対象として質問の生成手法を開発する．
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