Novel Technologies for Improving Comprehension and Utilization of Historical Knowledge

2020 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 17H01828
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 図書館情報学・人文社会情報学
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: Adam Jatowt 京都大学, 情報学研究科, 特定准教授 (00415861)
• 研究分担者: 澄川 靖信 東京都立大学, 大学教育センター, 助教 (70756303) ; Zhang Yating 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員 (30793559)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: news archives / digital history / collective memory

研究成果の概要

このプロジェクトでは、一次資料（ニュース記事など）や二次資料（ウィキペディアなど）の両方に基づいて歴史を分析・理解するための多くの新しいアプローチを開発しました。時系列での類似性の検出、共有または類似した歴史に基づいたエンティティのクラスタリング、過去に関連する質問への回答、アーカイブ文書の検索モデル、タイムラインの自動構築などの新しい研究課題を提案しています。この研究の過程で、いくつかのデータセットも開発しました。

自由記述の分野

Natural language processing

研究成果の学術的意義や社会的意義

The project resulted in several publications in high impact conferences and journals related to artificial intelligence, data mining and natural language processing such as WSDM, CIKM, ECIR, ECAI, JCDL, IP&M. The proposed models can be e.g. implemented in museums or libraries to attract visitors.