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2016 年度 実績報告書

ソーシャルメディアからの言語横断的な話題抽出に関する研究

研究課題

研究課題/領域番号 16J05352
研究機関大阪大学
特別研究員 中村 達哉  大阪大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC2)
研究期間 (年度) 2016-04-22 – 2018-03-31
キーワードソーシャルメディア / Wikipedia / 言語横断解析 / 話題抽出 / エンティティリンキング
研究実績の概要

本研究では,ソーシャルメディア上で話題となっている情報を言語横断的に抽出し,その情報について言語や地域,文化,ソーシャルメディア上のユーザが所属するコミュニティ等の様々な観点からの分析を可能とする枠組みの構築を目的としている.
既存のソーシャルメディア上の話題抽出に関する研究は,単一言語を入力言語として想定しており,また,抽出した話題情報を入力言語で記述された語句として表現するため,抽出した話題情報を異なる言語間で比較・分析できないという問題があった.本研究では,話題情報を任意の言語間で比較可能な情報として表現・抽出することにより,言語横断的な話題抽出を可能とする.
具体的には,Wikipediaを用いてソーシャルメディアの各テキストが表す話題情報を対応するWikipediaの記事に紐付けるエンティティリンキングを行う.Wikipediaでは,言語間リンクと呼ばれるリンクにより同じ概念を表す様々な言語の記事が相互に繋がっているため,異なる言語の話題の比較を記事の比較によって可能にできる.また,ある話題が発生した際に,ソーシャルメディア上でその話題を表す語句の出現回数とそれに対応するWikipediaの記事の閲覧回数が同時に増加するという時間的な性質に着目し,誤った話題情報の紐付けを抑制する.
本年度は前述のエンティティリンキング手法について設計・実装,および,Twitterのデータを用いた評価用データセットの作成を行った.また,International Workshop with Mentors on Database, Web, and Information Management for Young ResearchersおよびMicrosoft Reserach Asia Ph.D. Forum 2016にて口頭発表を行い,海外の研究者との議論を行った.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

研究実施計画の通り,本年度はソーシャルメディアのテキストが表す話題情報を対応するWikipediaの記事に紐付けるエンティティリンキング手法に関する研究が進んでいる.論文の出版には至っていないものの,2件の国際ワークショップでの口頭発表を行い,当該分野における著名な海外の研究者との議論を進めてきた.

今後の研究の推進方策

今後,研究を進めていく上で,まずこれまでの成果をレベルの高い国際会議に投稿することが重要となる.その後,抽出した話題情報の言語横断的な分析に関する技術について検討し,論文投稿を行う予定である.

研究成果

(2件)

すべて 2016

すべて 学会発表

  • [学会発表] Cross-lingual Trend Extraction from Social Media2016

    • 著者名/発表者名
      T. Nakamura, M. Shirakawa and T. Hara
    • 学会等名
      Microsoft Reserach Asia Ph.D. Forum 2016
    • 発表場所
      Beijing, china
    • 年月日
      2016-09-20 – 2016-09-22
    • 国際共著/国際学会である
  • [学会発表] Linking Bursty Terms on Twitter to Wikipedia towards Trend Analysis2016

    • 著者名/発表者名
      T. Nakamura, M. Shirakawa and T. Hara
    • 学会等名
      International Workshop with Mentors on Database, Web, and Information Management for Young Researchers
    • 発表場所
      Tokyo, Japan
    • 年月日
      2016-09-14 – 2016-09-14
    • 国際共著/国際学会である

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公開日: 2018-01-16  

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