著者
大日方 聡 渡辺 一弘 高野 裕美 中挟 知延子 芝野 耕司
雑誌
全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.46, pp.199-200, 1993-03-01

誰もが簡単な操作方法で、使いやすく、検索し易い図書館システムはどのようにしたら出来るのであろうか?現在のほとんどの図書館データベースは、使いやすくなってきているが、それでも、図書カードの機能拡張版でしかない。情報検索の本質は、事務用データベースと違い検索要求が曖昧なところにある。利用者の満足は、この曖昧なものの検索の結果、当てはまるものがあってはじめて得られるものである。今までの図書館ではこうした暖昧な要求に、開架式の書架を増やすことで答えてきた。この点に注目し、全開架型図書館を目指したのがこのシステムである。図書館の形態からいままで実現が困難であったこの全開架型図書館をマルチメディア技術の利用によって図書館内の環境を仮想空間で表現し、仮想図書館内を探訪することによって検索を可能とした。このシステムを活用することによって、図書館内のすべての蔵書を最大限活用するため、開架、閉架の区別なく検索をおこなうことができる。バーチャルライブラリの特徴として検索の際に対象とできる項目の多さを挙げることが出来る。図書館の本を探す場合に人々はどのように本を探すのであろうか。書籍の名前が分かっていない限り、項目別の棚にきちんと並んだ本の中から段々と絞りこんで一冊を選ぶのであるが、このシステムには、目から得られる,情報を考慮に入れ、利用者がまわりの図書からの関連情報をも得ることが出来るからである。あわせて、クライアントサーバ型データベースを導入することも検討する。
著者
中挟 知延子 島田 静雄
雑誌
全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.51, pp.41-42, 1995-09-20

本論文では、我々の作成した電子化日本語動詞辞書の構成内容を述べ、その辞書を利用して行った字面のみによる、日本語文章からの動詞の抽出実験の結果を示す。日本語文章において動詞を代表とする用言は文章を理解する上で重要な役割を担っている。そのため、文章中から動詞を正確に抽出できれば、文章の要点をつかむことができ、機械翻訳をする場合にも役に立つ。我々のねらいは、日本語文章から動詞を抽出して、そのまま機械翻訳処理にかけるのではなく、むしろ機械翻訳処理が効率良く行われるように、オリジナルの日本語文章を前もって校正しておくことにある。日本語動詞には複合動詞や語尾に「する」の付いたものがあり、これらに対応する訳語は、英語だと1つの単語ではなく2語以上の動詞句の形である場合が多く、対応する訳語として前置詞も登録しなければならない。また、「書く」・「書ける」・「書かせる」のように同じ語幹でも、語尾の活用が違っていると、対応する訳語は異なる。いずれの場合にも翻訳のための辞書はかなり大きくなってしまう。そこで、前もって日本語文章を校正して、同義のものや冗長な言い回しを簡潔な表現に統一しておけば、機械翻訳の際に辞書を参照する回数が減り、処理効率が増すと考えられる。たとえば「書き留める」の英訳は,"write down"であるが、「記録する」にも同じ英訳があてはまる。もしも文中にこれら2つの動詞が出てきたら、どちらかの動詞に統一しておけば適切であろう。しかも、そのために必要な動詞の抽出を、形態素解析をせずに字面のみでできれば、抽出のための処理の時間や処理システムの規模も少なくて済み、機械翻訳処理の前処理としてシステム全体に対して占める負荷の割合は大きくならないであろう。我々は、自家製の動詞辞書を利用するために、「動詞抽出ツール」を作成し、文章中から複合動詞・「する」動詞を含めた動詞の抽出を試みた。抽出は字面のみで行い、辞書を含めたツールの大きさも、フロッピーディスク1枚に収まる程度にしてパソコン上で実現している。今回述べる動詞辞書は漢字で始まる動詞を中心に作成し、抽出も漢字を用いる動詞にしぼっている。動詞辞書には、ひらがなで始まる動詞も含まれているが、ひらがなのものについては次回の発表で行う。以下、2章で動詞辞書の構成について述べ、3章で「動詞抽出ツール」について述べたあと、実際にツールを用いて文中から動詞を抽出した結果を示す。4章では、3章の抽出結果を考察し、5章にまとめを述べる。
著者
今村 誠 阿部 匡伸 大野 邦夫 中挟 知延子 鬼塚 真 NISHIOKA Shuichi
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. OIS, オフィスインフォメーションシステム (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.108, no.156, pp.21-34, 2008-07-17

近年、実生活により発生した様々な情報のディジタル化が進んでおり、大量のライフログとして蓄積されつつあります。個人のライフログの一例としては、購買履歴、移動履歴、視聴履歴、電気消費量、写真撮影情報等があり、企業内にも、会議面会情報、文書作成履歴、出張等の決裁情報、会計情報等様々なものが存在します。今後、これらのライフログを活用した新しいサービスとそれを支えるための蓄積、管理、利用に関する研究発表がOIS及びDDの研究分野で活性化することが期待されます。そこで本パネルでは、ライフログ活用により生じる1)サービス・ビジネスモデルの変化、2)新たに出現する問題点、3)問題に対する今後の研究テーマという観点で議論と情報交換を行います。