| 研究概要 |
本研究では,Yahoo!ブログを対象として,意見情報と意見対象タイプを付与したアノテーションについて分析を行った結果,頻出する態度評価と意見対象タイプの組み合わせについて,コンピュータ,エンターテイメント,政治などドメインに特徴的な意見を把握することができることを確認した。さらに,作成したコーパスを用いて,複数ドメインを対象としたアンサンブル学習による意見分析システムを提案した。NTCIR-8の多言語意見分析タスクでは,日本語,英語,中国語を対象とした意見分析のための評価タスクを新たに開催した。さらに,アプレイザル理論に基づく英語の辞書から, 日本語のアプレイザル辞書を構築し, 日英の意見抽出における効果について検証を行った。また, コミュニティ型質問応答コンテンツ(CQA)に焦点を当てて, 意見抽出や要約の基盤技術と応用事例として,良質回答の自動予測と,クエリ拡型Web検索システムについて研究を遂行した。最後に, マイクロブログ(Twitter)コンテンツ中のテキストに現れる感情の推定に基づく顔文字推薦, 人と実体間の関係推定, 対訳表現を手がかりとした用例選択に基づく機械翻訳など, 意見を介したコミュニケーション支援についての基礎研究を進めた。
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