| 研究課題/領域番号 |
16K00419
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
川村 隆浩 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 客員准教授 (10426653)
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| 研究分担者 |
大須賀 昭彦 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (90393842)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | リンクドデータ / 学術情報分析 |
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| 研究実績の概要 |
初年度となる平成28年度は，学術情報（主に国内外の論文誌論文，国際会議予稿論文，全国大会発表論文，およびファンディングプロジェクトの概要文など）を収集し，Linked Data化手法の研究開発を行った．
具体的には，従来，ソーシャルメディアやコールログなど個別の事案に向けて開発してきたシステムやツールを整備し，学術情報を対象としたトリプルの抽出が可能となるよう，精度面と速度面のトレードオフを考慮しながら技術開発を行った．
技術的には，Conditional Random Fields（CRF）による確率的な推定や，ロジックに基づくルール判定，更には両者を組み合わせた統計的関係学習法Markov Logic Network（MLN）といった技術のSRL，NERへの適用を検討した．SRLとは，自然文の中から「誰が(Subject, Agent)，何を(Object)，誰に(Patient)，どうした(Action, Predicate)」といった単語間の意味的な関係を抽出する処理である．格文法においては，文の意味構造を動詞{深層格{名詞という関係の集合として捕えており，SRLで抽出される関係は格文法における深層格に相当し，Linked Data のトリプルにおいては述語に相当する．また，時間や場所は時間格，場所格として扱われる場合もあるが，多くの場合，SRLでは対象とされないため，時間や場所はNERの一環として，person やorganizationと共に抽出対象とした．
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| 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
学術情報の収集に時間がかかったが，おおむね順調に推移している．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は，研究計画に沿って既存Linked Dataセット等とのEntity Linking（同一ノードの特定）を進める．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究企画の詳細化および学術情報データ収集に時間を要したため，設備等の物品購入を２年度目に先送り，また初年度出張旅費を節約し，２年度目以降の計画を増やしたため．
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| 次年度使用額の使用計画 |
サーバー等の設備購入，および海外発表の推進を行う．
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