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平成30年度は下記の2テーマについて研究成果を得た:
1. メディアからの意見誘出: ニュースメディアにおいて発信される意見を集約し，将来情報を推定する方法について提案を行った．とくに，発信元と発信時期に着目し，これらが将来予測にどのような影響を与えるかについても学習することのできる方法を提案した．また，学習においては，予測結果とその確信度について別々のモデルを用い，確信度が低い場合には一定のペナルティを与え，確信度が高く予測結果が誤っている場合には誤差が大きくなるような目的関数も提案している．実験では，サッカー選手の移籍予測を題材とし，発信元と発信時期を用いることによる精度向上，および，提案目的関数による予測精度の改善を確認した．
2. 質問投稿サイトの検索ユーザからの意見誘出: 質問投稿サイトの検索において，複数のランキングを混合することによって，どのランキングが検索ユーザに好まれるかを効率的に推定する方法を提案した.平成30年度には，平成29年度に行った実験に基づいて，大規模な比較実験を行う際の問題点を実験的に示しこれを解決する方法として2段階のインターリービング評価を提案した．この方法では，1段階目の評価によって上位数件のランキングを特定し，2段階目の評価によって上位数件のランキング間の差異を発券する．平成29年度と同様に，ヤフー知恵袋において提案した方法の評価を実施した．この実験では，平成29年度の5倍程度のランキングを評価しており，この規模の実験はこれまでに報告されていない．実験の結果，提案した2段階評価方法は既存の方法と比べ，より多くのランキング間に差異を見いだすことができることを示した．
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