研究課題
本研究課題では、情報発信者・受信者が話題に抱く感情を抽出することで、各発信者の話題に対する捉え方の違いを検出し、高信頼性情報を提示できる情報推薦技術の研究開発を目的とする。初年度では、基本となる信頼性支援のための感情グラフ生成とユーザプロファイル生成の実装を行った。平成22年度は、ユーザの感情値を算出してドメインごとの感情値との相関関係から各ユーザの信頼性評価尺度を検出し、信頼性評価尺度を検出した。本年度は、これら検出した評価尺度を用いて、発信者ごとに感情に基づいた記事の書き方の違いを信頼性の高さとして、ユーザに推薦、提示するシステムの評価および改善を行った。以下にそれぞれの詳細について述べる。1.高信頼性記事推薦・提示:記事を閲覧中に、話題の類似する記事に対してドメインごとに感情値の差異に基づき信頼度を算出した。算出した信頼度から信頼性の高い記事やドメインを抽出し、ユーザへ提示するシステムを構築した。2.感情辞書の公開:平成22年度までに開発した辞書を一般公開し、他大学へ提供した。辞書は、単語に対する感情値が付与されており、文章を入力すると、文章に対する感情値を出力でき、汎用性が高い。3.他国記事収集:日本国内のサイトの増加だけでなく、他国の記事を収集した。国内外合わせて25社程度に対応した。4.検証:1.の高信頼性記事推薦・提示システムを検証した。特に、記事の感情値に対するユーザ評価とシステム評価の誤差の検証、信頼性の高い記事に対するユーザとシステム評価の誤差検証、ユーザインタフェースに対する検証を実施し、本システムの有効性を確認できた。
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日本ソフトウェア科学会論文誌「コンピュータソフトウェア」
巻: Vol.28,No.4 ページ: 196-205
Proc.IAENG International Conference on Internet Computing and Web Services
巻: ICICWS201 ページ: 687-692
Proc.of IEEE/IPSJ International Symposium on Applications and the Internet
巻: SAINT2011 ページ: 110-117
