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2023 Fiscal Year Research-status Report

ウェブ上の人物の要約作成に関する研究

Research Project

Project/Area Number 19K12718
Research InstitutionOsaka Metropolitan University

Principal Investigator

村上 晴美  大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 教授 (40305644)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 下倉 雅行  太成学院大学, 経営学部, 准教授 (80444503)
Project Period (FY) 2019-04-01 – 2025-03-31
Keywords情報検索 / NDLSH / Sentence-BERT / ChatGPT / 深層学習
Outline of Annual Research Achievements

研究の全体構想は「Web上の人物を選択するためのインタフェースの開発」であり、「Web上の人物を要約する手法の開発」を目的とする。本研究における要約とは、人物を選択・理解するために有用な、情報の抽出(Web ページからの抽出)、生成(Webページから抽出した情報からの生成)あるいは付与(外部データからの付与)である。本研究では、(a)人物の選択に有用な情報を明らかにし、(b) 人物の要約手法(キーワード、件名、概要)と(c) 2種類(表とネットワーク)のインタフェースの有効性を実験により検証する。
令和5(2023)年度の主な成果は、(1) 深層学習を用いたNDLSHの付与手法の開発と、(2) 2種類のデータセットを用いたNDLSHの付与手法の評価である。
(1) 深層学習を用いたNDLSHの付与手法として、Sentence-BERTを用いた手法とChatGPTを用いた手法を開発した。実験の結果、以下のことがわかった。ChatGPTを用いた手法の性能が良いが、付与件数が少ないことがある。Sentence-BERTを用いた手法は性能では劣るが、有用な件名が得られることがある。
(2) 検索結果順位、文書内の位置、タイトル出現時の倍率、同義語/上位語/下位語/関連語の倍率、文書頻度を組み合わせた77,760パターンについて2種類のデータセットで比較実験を行った。「文書の全文を利用し、上位語に0.5倍、関連語に0.2倍で重み付けし、df/Nをかける」ことが最良パターンの共通点であった。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

評価実験が順調に進展している。

Strategy for Future Research Activity

最終年度として研究の総括を行う予定である。

Causes of Carryover

研究計画の変更を行い、研究期間をさらに一年延長することになった。予算は学会発表や論文投稿に使用予定である。

  • Research Products

    (2 results)

All 2024

All Presentation (2 results)

  • [Presentation] Web上の人物へのNDLSHの付与 - 2種類のデータセットを用いた評価 -2024

    • Author(s)
      下倉 雅行, 村上 晴美
    • Organizer
      情報処理学会全国大会第86回全国大会講演論文集
  • [Presentation] Sentence-BERTとChatGPTを用いたWeb上の人物へのNDLSHの付与2024

    • Author(s)
      白川 欣岳, 下倉 雅行, 村上 晴美
    • Organizer
      情報処理学会全国大会第86回全国大会講演論文集

URL: 

Published: 2024-12-25  

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