| 研究概要 |
研究実施計画に基づいて,一連の研究を実施した
(1)descriptor獲得機構の実装:前年度に実装および評価した結果に基づいて,同機構の修正と改良を実施し,プロトタイプシステム「Murasaki」を構築し,これを用いて評価実験を実施した.実験の結果,新語や注目語に対する即応性(Wikipediaに近い性能が得られた)とランキング性能(上位3位以内には妥当な結果を提示できることがわかった)について十分有効な性能を発揮できることを確認した
(2)descriptor分類器の実装:前年度に設計および実装した調査結果と考察結果を元にして,分類器の修正と改良を実施した.実装システムによって獲得したログデータを利用して,各クラスへの帰属率と支配率を計算して分類結果を洗練する手法を試作した.実験から,この手法では数%の改善しか得られないことがわかった
(3)descriptor洗練モデルの実装:前年度に実装および評価した結果に基づき,フィードバックモデルと常識判断処理・感情情報処理との組合せ効果を検討した.常識判断処理の導入は普通名詞に対する洗練効果が期待できるが,名詞以外の品詞情報を用いる枠組みが必要であることがわかった.応用として,ブログや掲示板上の不適切表現判別へ応用可能性についても検討を行った,提案手法と感情表現処理を組み合わせることによって,どの程度有害情報の抽出効果が得られるかを実験によって評価した
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