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人間が有する言語表現間の意味的類似性の判断を適切に機械化することは，工学的にも認知科学的にも重要な課題である．本研究課題では人間が非明示的な形で行う意味概念の想起関係に着目し，様々なモダリティから抽出した属性情報を機械学習により統合することにより，言語表現の基本的な構成要素である単語概念の意味的類似度・関連度を計量化する新たな手法の検討を進めた．具体的には，コーパスデータから抽出できる言語情報を有効に活用し，さらに知覚的な属性情報 (画像属性) や，経験や感情を比較的直接的に表出した情報 (SNSサービスにおけるタグ情報) を用いる手法について研究し良好な結果を得た．
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