| 研究分担者 |
岩井原 瑞穂 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科), 教授 (40253538)
馬 強 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (30415856)
浅野 泰仁 京都大学, 情報学研究科, 特定准教授 (20361157)
清水 敏之 京都大学, 情報学研究科, 特定助教 (60402468)
鈴木 優 名古屋大学, 情報基盤センター, 研究員 (40388111)
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| 研究概要 |
集合知の体系化として,Wikipediaの記事間のハイパーリンクを利用し,減衰流を用いて記事が表す事項間の関係の強弱を計測する新たな手法を開発した.減衰流による関係の強さの尺度は,既存の尺度である距離連結度,共引用の概念を包含したものとなり,他の尺度よりも高い精度を持つことを明らかにした.出発点から到達点に至る流路に存在する節点を説明オブジェクトとし,それを基に,入力された二つの項目の関係の全体または一部を説明する画像をWebから検索するアルゴリズムを開発した.さらに,Wikipediaの記事において,記事項目に対応するオブジェクトと何らかのオブジェクトとの関係を表す画像が,記事にふさわしいかどうかを判定する手法を開発した.
集合知の信頼度推定としては,Wikipedia記事の多くの著者らによる記事の変更履歴に基づき,既存の素性に加え,新たに筆者グループ間における記事の更新を取り消し合う状況を表す素性を導入した手法を開発し,Wikipediaの情報の信頼度推定精度が向上することを確認した.
また,大量のニュース記事からの因果関係抽出による因果関係ネットワークの増分構築手法を開発した.トピックと内容を独立して事象を表現するモデルを用いて事象間の同一性判定を類似トピック内に限定することによる計算量の削減を実現した.さらに,事象を表現する語彙の役割(SVO構造)と意味(概念)を考慮してネットワークを構築する手法を提案し,事象の内容を表す語の役割を考慮し,WordNetやオントロジーを用いて概念レベルで事象の類似性を計算することで,ネットワーク構築の一貫性を保つことを可能とした.
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