| 研究課題/領域番号 |
23300053
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
奥村 学 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (60214079)
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| 研究分担者 |
高村 大也 東京工業大学, 精密工学研究所, 准教授 (80361773)
乾 孝司 筑波大学, システム情報工学研究科(系), 助教 (60397031)
笹野 遼平 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教 (70603918)
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-01 – 2014-03-31
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| キーワード | 評判情報抽出 / 評判要約 / 言い換え / 属性体系構築 / ゼロ照応解析 |
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| 研究概要 |
本研究課題では，i) 自然言語処理の要素技術として研究開発が進んでいる意味役割付与，ゼロ照応解析技術を援用することで，[対象-属性-評価表現]の3つ組を高精度で抽出する技術を開発するとともに，ii) 対象に関するいくつかの観点に評判情報を分類する技術，iii) 類義の評判情報を集約する技術を開発することで，抽出された大量の評判情報を，体系的に整理した上でその特徴を明らかにした形で提示する評判分析システムを開発することを目的とする．そこで，以下の5つを柱に研究を行う．a. 意味役割付与，省略解析技術を援用することで高精度な3つ組抽出技術を開発する．b. 分析対象の種類ごとにどのような観点で評判が記述されやすいかという属性体系を自動的に構築する手法を開発し，その体系を元に，対象に対する大量の評判情報を分類する手法を開発する．c. 表層的には異なる同じ種類の評判情報を対象とした言い換えの集約手法を開発する．d. 分析結果から要約に含めるべき情報を選択する手法を開発する．e. 選択された情報を元に，要約テキストを生成する手法を開発する．
b.の属性体系の構築では，観点における異表記の問題に対し，クラスタリングを適用することで対応する手法を提案した．
c., d.では，評判分析技術によって蓄積された「属性-評価表現」の組を対象に，同義・反義の関係にある評判情報を集約する手法を開発し，また，その手法を用いた，評判情報の要約手法を提案した．提案手法は，文書要約のために我々がすでに提案している施設配置問題を元にしたモデル化に基づいている．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
平成24年度に計画していたことをおおむね実現できているから．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後も計画通り進める予定である．
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