話題の時間推移による発生消失と概念的親子関係を明らかにするトピックモデルの開発

• 研究課題/領域番号: 24K20844
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 一関工業高等専門学校
• 研究代表者: 村上 力 一関工業高等専門学校, その他部局等, 助教 (40965307)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2028年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2026年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: トピックモデル / 深層学習 / LLM

研究開始時の研究の概要

SNS テキストストリームや進歩の著しい学術分野では，話題が刻々と変化し，議論の発生源を特定することは時として困難である．そのため注目した話題が過去のどの話題から発生したのか，またその話題の本質的な議論が何なのかを一目で把握するための技術が求められる．本研究では話題の概念的な親子関係と時間経過による発生・消失を含めた統一的なトピック追跡のフレームワークの提案を目指す．またこれによって得られる分析結果を専門家ではない者にも理解しやすい形にするために，大規模言語モデルを用いたトピックモデルの解釈機構の提案を行う．