研究課題
基盤研究(A)
Web上やソーシャルメディアでの議論の動きやデマ情報の拡散などをいち早くとらえることは重要な研究課題と考えられる。本研究では、Webテキスト等の自然言語ビッグデータからクラスタやバースト等の意味的、時間的な局所構造を抽出し、その分布や関連性を可視化することで議論の流れ等を獲得する手法の開発を目指している。研究代表者の開発したデータ研磨、バーストモデルを融合・発展させ質の高い局所構造の抽出手法を構築し高次なマイニングと可視化によりそれらの分布や関連性を獲得する新たな手法が提案されている。これによって、自然言語ビッグデータの取り扱いを高次な観点から俯瞰することにより、社会実態や社会問題の獲得、世論の抽出を行う新たな手法となることが期待される。