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2010 年度 実績報告書

Web上のテキスト情報の信頼性と有益性の評価システムに関する研究

公募研究

研究領域情報爆発時代に向けた新しいIT基盤技術の研究
研究課題/領域番号 21013011
研究機関東京大学

研究代表者

中川 裕志  東京大学, 情報基盤センター, 教授 (20134893)

研究分担者 吉田 稔  東京大学, 情報基盤センター, 助教 (40361688)
清田 陽司  東京大学, 情報基盤センター, 特任講師 (10401316)
キーワードWeb / テキスト / 機械学習 / 曖昧生解消 / オンライン学習 / 人名検索 / 情報ナビゲーション
研究概要

1.Web情報資源と図書館の情報資源の統合的利用システム:Wikipediaのカテゴリ体系は、多様な観点を反映する集合知としての性質をもつ一方、図書館の分類体系などの学術用語体系との強いつながりをもっている。この特徴を生かし、Wikipediaに含まれる一般的なキーワードを起点に上記の分類体系を統合的に用い、様々な観点での調べ方を提示し、信頼性の高い情報資源に誘導するシステムを構築した。グラフのエッジに対する重みスコアをノード間の文字列類似度によって定義し、ビームサーチによって重みスコアが相対的に大きい件名を絞り込み、利用者にテーマグラフを表示する。情報爆発サーチ共通ユーザ評価の一環として、被験者(50名)による評価実験では50名中43名(86%)の被験者は、テーマグラフから検索に有用な何らかのヒントを得たと回答した。
2.オンライン学習:教師データ全体に対し最適化を行う学習手法はバッチ学習と呼ばれ、SVMやロジスティック回帰などが自然言語処理を含む多くの問題に対し用いられてきた。これに対し、教師データを逐次的に受け取り、学習を行う学習手法はオンライン学習と呼ばれる。本年度の研究では、(1)カテゴリ数が多い場合にも数学的に厳密で性能のよい逐次学習のアルゴリズムを考案した。この方法で一括学習と遜色ない分類精度を得た。(2)正解タグが付与されていない大量のテキストを活用して学習する方法を提案し、正解タグ付の教師データだけから学習する場合より5%程度性能が良くなることを示すことができた。

  • 研究成果

    (5件)

すべて 2010 その他

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件) 学会発表 (1件) 備考 (1件)

  • [雑誌論文] PAアルゴリズムにおけるラベルなしデータの利用2010

    • 著者名/発表者名
      松島慎, 佐藤一誠, 二宮崇, 中川裕志
    • 雑誌名

      日本データベース学会論文誌

      巻: 9(1) ページ: 82-87

    • 査読あり
  • [雑誌論文] 多クラス識別問題におけるPassive-Aggressiveアルゴリズムの効率的厳密解法2010

    • 著者名/発表者名
      松島慎, 清水伸幸, 吉田和弘, 二宮崇, 中川裕志
    • 雑誌名

      電子情報通信学会論文誌

      巻: J93-D(6) ページ: 724-732

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Spectral Methods and Text Mining : Automatic Expansion of User2010

    • 著者名/発表者名
      Nobuyuki Shimizu, Masashi Sugiyama, Hiroshi Nakagawa
    • 雑誌名

      Institute of Electronics, Information and Communication Engineers, Transactions

      巻: E93-D(6) ページ: 1378-1385

    • 査読あり
  • [学会発表] Exact Passive-Aggressive Algorithm for Multiclass Classification Using Support Class2010

    • 著者名/発表者名
      Shin Matsushima
    • 学会等名
      SIAM International Conference on Data Mining
    • 発表場所
      Columbux, Ohio, U.S.A
    • 年月日
      2010-04-29
  • [備考]

    • URL

      http://www.infoplosion.nii.ac.jp/info-plosion/ctr.php/m/Index/a/Group/id/2/

URL: 

公開日: 2012-07-19  

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