語義の大域的特徴量とヒトの修正過程に基づく時系列文書の自動分類

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 17K00299
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 知能情報学
• 研究機関: 山梨大学
• 研究代表者: 福本 文代 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (60262648)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 分野依存語義 / 文書分類

研究成果の概要

本研究は，訓練文書と作成時期が異なるテスト文書を分類するために有効な語彙的意味処理技術と教師付き学習手法を開発することを目的とする．今年度はこれまで実施してきた研究の成果を論文として5編公開した．具体的には，(1) 分野語義に関する論文として2編，(2) 語義解消に関して提案した2手法をそれぞれ1編，そして (3) 意味の等価性に関する論文である．さらに，文書に付与された分野語義と文書中との意味の同値性を用いて文書を高精度で分類する手法について提案した．今後は少量の訓練データについても高精度な分類が行えるよう，分野依存語義適応に関する手法を検討する予定である．

自由記述の分野

自然言語処理

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究で提案する分野語義獲得手法は, 人手で作成した辞書とは異なり辞書の改版や異なる体系を持つ辞書, 異なる言語辞書に対しても柔軟に適用可能な枠組みであり, このことは, インターネットの普及に伴う情報の量と質に十分対応可能な言語処理手法の一つを提案することにも繋がる. 開発した分野語義データベース, 及び学習手法は,情報検索をはじめ, 質問応答やフィルタリングなど文書分類以外の様々なタスクに適用可能である. 併せて, 分野語義データベースの利用過程で生じる問題点は, 現在の学習理論, 言語処理技術, 及び言語資源にも還元することができることから, 本研究の学術的意義は極めて大きい．