| 研究概要 |
本研究では,以下の2つのアプローチで研究を進める.
(1)注目,価値判断の分析,モデル化
人間が実際に書いたテキストから,価値判断に関連する個所を抽出し,それを分析することで,注目,価値判断のモデル化を行なう.
(2)仮説としての注目,価値判断のモデルの,システムとしての実現,検証
(1)で示したモデル化とは別に,現時点で,これまでのサーベイ自動作成研究等から得られた知見を元に,注目,価値判断のモデルを構築し,それをシステムとして実装した上で,評価を行なう.システムの評価結果を元に,モデルの検証,必要な修正等の考察を行なう.今年度は(1)の中で特に以下の(1-1)を行なった.
(1-1)価値判断に関連する個所を網羅的に抽出するシステムの開発
人間の「評価情報」を抽出するシステムの性能は,抽出の際手がかりとなる,評価情報を記述するのに典型的に用いられる表現(「評価表現」)を網羅的に収集できるかどうかに大きく依存する.従来この評価表現は人手で収集する手法が用いられていたが,本研究では,コーパスから「評価表現」を網羅的に獲得する.
評価情報が集まったテキストとして,社説(編集者の意見を含む),レビュー(特定の対象に対する評価情報が集まったWebページ),サーベイ論文を網羅的に収集する技術をまず開発する.そして,それらのテキスト集合から,評価表現を統計的に獲得する手法を開発する.そして,獲得された評価表現集合を元に,他のテキスト集合からも評価情報を収集する.
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