| 研究概要 |
本研究課題では,スケーラビリティの高い連想記憶エンジンの構築とソーシャルメディアからの信頼性の高い情報の抽出を目的として,研究開発を推進した
本年度の重要な成果の一つが,ソーシャルメディア外の情報との融合および信頼性の数値化手法を実現した点である.この際昨年度に構築した大規模テストコレクションを利用したことで,多様な情報の中から信頼性や連想関係に影響を与える要素を発見できた.特に,ソーシャルメディア外の情報として,Web情報(Web共起)情報の有効性が確認され,手法の精度と網羅性の向上に貢献した.さらに,大規模データを効率的に取り扱うための基盤アルゴリズムの研究にも進展があり,Webドキュメントのように大規模なリンク情報を扱う技術の方向性を開けたことは,今後の研究を進める上で重要なポイントであった
また,本年度は本研究課題の最終年度であることから,研究計画に基づき研究成果の公表を積極的に行った.その結果,論文誌4本,口頭発表12件の研究成果を達成できたことは特筆すべき事項である
従来の連想関係を抽出する研究においては,手動による構築方法では,網羅性が非常に低く,Webマイニングによる手法はノイズの除去が難しいという問題があった.最新の概念や専門用語に対応した実用的な連想辞書はニーズが高く,これが実現した場合,人工知能研究の幅広い分野に影響を与えることが予想される.そのため,本研究の成果は,人工知能研究のパラダイムシフトを起こせるほどの新規性・革新性・先導性を有していると考える
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