| 研究概要 |
本研究の目的は, 情報の偏りを補正し, 詳しくかつバランスよく情報を提供するシステム"情報栄養士"を実現するための基盤技術の確立である. IT技術の普及と進歩に伴って, 発信され, 再利用可能な情報量は, 爆発的に増大している. 爆発する大量で多様な博報から, ユーザの興味のある情報だけではなく, 真に必要とする情報を効率よくかつ偏りなく獲得できることは, 成熟したゆとりのある情報社会を実現するためには, 必要かつ重要である. そのため, 本研究では, Web上のコンテンツの関連性を分析し, 情報の分布やカバレッジを考慮した, クロスメディア情報検索およびランキング方式について研究開発を行い, "情報栄養士"システムの基盤技術を確立する.
平成20年度は、既存研究の調査と基本方式について研究開発を行った。具体的には、以下の研究開発を行った.
1. コンテンツの多様性や偏りを分析するために, Content Structureという概念に基づく話題と視点の抽出手法を提案した. また, 抽出した話題や視点の違いに基づいて関連情報の分布を提示するシステムを開発し, 多様性分析の有効性を確認した.
2. 人物、組織および場所などのエンティティ分析のために, コンテンツ中の人物や組織に関する記述の特徴分析手法、および、知識ベースを用いたWebページの分類手法を提案し、その有効性について確認を行った.
3. コンテンツ間の関係を分析するために, 因果関係の原因と結果を各々始点と終点ノードとし, 重要度をエッジラベルにもつ有向グラフで表現したECT因果関係ネットワークモデルとその構築手法を提案し有効性を確認した.
以上について, 学会発表5件の成果を上げた.
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