| 研究課題/領域番号 |
20K11942
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 豊田工業大学 |
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研究代表者 |
佐々木 裕 豊田工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60395019)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | オントロジー / オントロジー形式アノテーション / 固有表現抽出 / 関係抽出 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，文書からの情報抽出を対象に，オントロジー形式のアノテーションにより作成された訓練データの効果を検証するものである．オントロジー形式のアノテーションでは関係用語が対象とする２つの用語をそれぞれdomain, rangeによりリンクする．
主な成果として，交通教則文およびSemEval 2010タスク8データに対して，オントロジー形式のアノテーションを行ったことが挙げられる．作成した独自のデータセットに対して，深層学習モデルによる用語抽出・関係イベント抽出の評価実験を行い，オントロジー形式のアノテーションの効果を明らかにした．本成果はIF=4.3の国際論文誌に掲載された．
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| 自由記述の分野 |
自然言語処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
オントロジー形式の関係アノテーションを考案し，その効果を独自データセットの構築を通して確認した．日本発の新しいアノテーションを提案したことで，本分野の発展に寄与した．また，交通教則文に対して，オントロジー形式アノテーションを適用したデータセットを公開したことも貢献として挙げられる．英語のデータセットに関しても，関係抽出に関する標準データセットであるSemEval 2010 タスク8データの8,000文に対してオントロジー形式のアノテーションを行い，データセットを公開した．オントロジー形式のアノテーションは今後，言語データからオントロジーへの変換の橋渡しとなることが期待される．
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