- 著者
-
森田 一
奥村 学
東中 竜一郎
松尾 義博
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会研究報告. 自然言語処理研究会報告
- 巻号頁・発行日
- vol.2012, no.3, pp.1-6, 2012-11-15
Twitter 上の対話はチャットのログ等とは異なり,発話にはリプライやリツイートといった明示的な形で他の発話と関連していることを示す情報が含まれる場合がある.そのため,これらの情報を積極的に利用することが Twitter 上の発話間の関係を同定する際には重要となる.関係の同定によく用いられている Markov Logic Network (MLN) 上で Twitter 特有の情報を利用し,発話間の関係の有無とその種類の同定を行うモデルを提案する.一方,発話系列には長さに制限がなく非常に長い対話となることもしばしば存在する.このような長い発話に MLN を適用する際に, MLN が大きな問題に対しては計算が困難であることが問題となる.本稿では MLN に対して SVM における動的素性に対応する動的述語を導入することにより,分割した系列に対して近似的に推論が行えるように MLN に対して拡張を行う.