| 研究課題/領域番号 |
19300029
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
任 福継 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンス研究部, 教授 (20264947)
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| 研究分担者 |
矢野 米雄 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンス研究部, 教授 (40035663)
獅々堀 正幹 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンス研究部, 准教授 (50274262)
柘植 覚 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンス研究部, 講師 (00325250)
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| キーワード | ユビキタス学習環境 / 自然言語処理 / 機械翻訳 / 感情認識 / 感情状態 / 慣用表現 / スーパー関数 / コンテンツ |
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| 研究概要 |
1.例文と意味定義文に基づき、慣用表現の対応を同定するアルゴリズムを開発し、慣用表現の意味対応コーパスを構築した。これを学習システムに生かす方法を研究した。
2.ユビキタス学習環境を構築するため、会話の理解技術を開発しなければならない。平成21年度では疑問表現からの情意抽出手法を研究した。会話文における疑問表現を情意の種類ごとに分類し、情意疑問表現コーパスを作成した。
3.日本語と中国語の対訳辞書の拡充、シソーラス、意味連想フレーズを開発したスーパー関数の枠組みを利用し作成した。そして、授業を効率的に多言語化するための翻訳支援システムを開発し、実証実験を行った。
4.若者言葉などに代表される造語や新語は形態素解析ツールでも即座に対応できないため、機械的に感情表現辞書に登録することが難しい。Web掲示板やチャット、電子メールなどのような若者が頻繁に利用するコミュニケーションツール及びユビキタス学習環境では、造語や新語による感情表現がごく当たり前のように使用される。我々は、若者言葉に着目した感情表現辞書の自動拡張手法を研究し、若者言葉コーパスを構築した。
5.上記で開発したアルゴリズムをロボットに組み込んで、大学案内を実例として、実証実験を行い、開発した手法の有効性を確認することができた。
6.我々の研究で、知能メディア技術を開発し、この技術に基づくユビキタス学習環境を創生することが可能であることを明らかにした。
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