| 研究概要 |
ソーシャルメディアは,Webなどを通じて多くのユーザが協調的にコンテンツを作り上げる仕組みであり,新しい知識抽出の基盤として注目されている.しかし,Wikipediaのような大規模かつ不特定多数のユーザが編集するようなソーシャルメディアを解析して有用な知識を抽出するには,(1)高いスケーラビリティの実現と(2)情報の信頼性の向上という二つの技術的課題をクリアする必要があった.本研究課題では,これらの問題を解決するために,1)スケーラビリティの高い連想関係抽出手法,2)機械学習による重要素性の発見,3)テストコレクションの整備,4)多様なリソースの融合的解析手法などの研究を行い,成果を挙げることに成功した
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