| 研究課題/領域番号 |
19K12230
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| 研究機関 | 岩手大学 |
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研究代表者 |
張 建偉 岩手大学, 理工学部, 准教授 (20635924)
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| 研究分担者 |
中島 伸介 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (90399535)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ネットいじめ / いじめ表現辞書 / 皮肉検出 / 早期検出 / 機械学習 / 深層学習 / 事前学習言語モデル / GCN |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では，ネットいじめの高精度・網羅的・早期的自動検出技術の開発を目的とする．具体的には，A)いじめ表現辞書の構築によるネットいじめの高精度識別技術の開発，B)コンテキスト分析に基づく潜在的ネットいじめの網羅的検出技術の開発，C)時系列的ソーシャル分析に基づくネットいじめの早期発見技術の開発に取り組んでいる．
本年度は，研究計画の三つの課題を進めて一定の成果を上げた．
A)の課題について，いじめ表現辞書を含む複数の特徴量と複数の機械学習手法を組合わせたネットいじめの自動検出手法と，異なる時期で構築したいじめ表現辞書の分類に対する効果の評価をまとめて，国際会議論文を発表した．また，事前学習言語モデルであるBERTとXLNetを用いて，先行研究手法との比較を行い，BERTとXLNetの有用性を確認できた．
B)の課題について，潜在的ネットいじめの網羅的検出を目的とし，皮肉文の自動抽出に取り組んだ．BERT及び絵文字を利用した皮肉文の検出手法をまとめて，国際会議論文を発表した．また，BERTの改良モデルであるXLNetという事前学習言語モデルを用いて両モデルの性能評価を行い，XLNetがBERTより良い性能を出せることを確認できた．
C)の課題について，Twitterイベントにおける特定情報の早期自動検出手法を提案した．GCNという深層学習モデルとユーザ特徴・テキスト特徴を用いて，ソーシャルメディア特有のネットワーク構造とその変化を考慮した深層学習モデルの学習を行う特定情報の早期検出を検証した．
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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
おおむね順調に進展していると考える理由は次の通りである．
三つの課題のすべてについて成果が出つつある．
A)の課題であるいじめ表現辞書の構築によるネットいじめの高精度識別技術の開発に関しては，前年度の研究成果を国際会議で発表できたほか，事前学習言語モデルを用いた分類性能の向上も確認できた．
B)の課題であるコンテキスト分析に基づく潜在的ネットいじめの網羅的検出技術の開発に関しては，前年度の研究成果を国際会議で発表できたほか，BERTの改良モデルであるXLNetを用いた分類性能の向上も確認できた．
C)の課題である時系列的ソーシャル分析に基づくネットいじめの早期発見技術の開発に関しては，ユーザ情報とテキスト情報の両方の利用と新しいモデルGCNの利用を実現し，早期検出の効果を検証できた．
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| 今後の研究の推進方策 |
A)の課題については，手法と実験を拡張して，論文誌への投稿を行いたい．
B)の課題については，コンテキスト情報を拡張して，皮肉検出の効果を検証していきたい．
C)の課題については，より大規模なデータを調査して，検証を進めていきたい．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本年度はコロナの影響で旅費を使わなかったため，次年度使用額が生じた．
次年度はコロナが収束すれば，研究調査や会議参加・発表に旅費を使用する予定である．
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