著者

萩行 正嗣 上谷 珠視 東 宏樹 大竹 清敬

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 通信ソサイエティマガジン (ISSN:21860661)

巻号頁・発行日

vol.15, no.3, pp.200-210, 2021 (Released:2021-12-01)

参考文献数

14

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近年,ICT の発達に伴い,災害対応の現場でもこれらを活用した災害対応の効率化が行われている.特にTwitter やLINE に代表されるコミュニケーションツールは被災者一人一人と災害対応機関とのコミュニケーションを変えつつある.本稿では,現在コミュニケーションツールが災害対応の現場で活用されている例やその背景にある技術について紹介するとともに,我々が開発中の防災チャットボットSOCDA の機能と展望についても紹介する.

著者

隅田 英一郎 大竹 清敬 内元 清貴

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.29, no.2, pp.748-753, 2022 (Released:2022-06-15)

参考文献数

9

著者

水野 淳太 後藤 淳 大竹 清敬 川田 拓也 鳥澤 健太郎 クロエツェー ジュリアン 田仲 正弘 橋本 力 奥村 明俊

雑誌

情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス&システム(CDS) (ISSN:21865728)

巻号頁・発行日

vol.6, no.1, pp.106-120, 2016-05-24

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我々は,災害時にTwitterに投稿される膨大な情報を効率良く検索するために対災害SNS情報分析システムDISAANAを開発し,スマートフォンおよびPCで誰もが利用可能なWebアプリケーションとして試験公開している.本稿では,まず先行システムについて説明し,その問題点についてまとめる.次に,それらの問題をDISAANAがどのように解消するかを説明する.特に,不適切な回答候補の抽出を回避するために導入したモダリティ解析について詳述する.評価実験では,東日本大震災時のツイートに対して,人手で構築した192問の質問とその回答からなる評価セットを用いて本システムの評価を行った.評価の結果,先行システムに比べてF値が7ポイント改善した.エラー分析結果に基づいて,今後の改善方針について考察する.さらに,自治体で実施したDISAANAの有用性検証実験の結果についても報告する.

著者

水野 淳太 後藤 淳 大竹 清敬 川田 拓也 鳥澤 健太郎 クロエツェー ジュリアン 田仲 正弘 橋本 力 奥村 明俊

雑誌

研究報告コンシューマ・デバイス&システム(CDS) (ISSN:21888604)

巻号頁・発行日

vol.2015-CDS-14, no.14, pp.1-13, 2015-09-24

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我々は,災害時に Twitter に投稿される膨大な情報を効率よく検索するために対災害 SNS 情報分析システム DISAANA を開発し,誰もが利用可能な Web アプリケーションとして試験公開している.本論文では,これまでに行ってきたシステムの改善ならびに不適切な回答候補を抽出する事を回避するために新たに導入したモダリティ解析,ツイート属性判定,予報表現抽出について議論する.その上で,これまで東日本大震災関連の災害情報のみで行われてきた本システムの評価を,台風や大雪といった一般的な災害にまで拡張し評価を行う.その結果,さらなる改善の余地が残されているものの,実用可能な性能に達していることを確認できた.

著者

吉田 辰巳 大竹 清敬 山本 和英

出版者

言語処理学会

雑誌

自然言語処理 = Journal of natural language processing (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.10, no.1, pp.109-131, 2003-01-10

被引用文献数

3

著者

翠 輝久 大竹 清敬 堀 智織 河井 恒 柏岡 秀紀 中村 哲

雑誌

研究報告音声言語情報処理(SLP)

巻号頁・発行日

vol.2011, no.10, pp.1-6, 2011-07-14

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ユーザがシステムから情報提示を受けながら候補を選択する意志決定型の音声対話システム構築と被験者実験の結果を報告する.これまで我々は,意志決定対話を部分観測マルコフ過程 (POMDP) としてモデル化し,ユーザの意志決定の良さを最大化するための対話戦略の最適化を行ってきた.本稿では,提案モデルを用いた対話制御手法と複数のベースライン手法とを被験者実験により評価した結果を報告し,ユーザシミュレーション環境で有効性を確認した提案手法が,実ユーザを対象とした場合でも有効であることを示す.This paper presents the results of the user evaluation of spoken decision support dialogue systems, which help users select from a set of alternatives. Thus far, we have modeled this decision support dialogue as a partially observable Markov decision process (POMDP), and optimized its dialogue strategy to maximize the value of the user's decision. In this paper, we present a comparative evaluation of the optimized dialogue strategy with several baseline strategies, and demonstrate that the optimized dialogue strategy that was effective in user simulation experiments works well in an evaluation by real users.

著者

吉田 辰巳 大竹 清敬 山本 和英

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. NLC, 言語理解とコミュニケーション (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.102, no.200, pp.59-64, 2002-07-09

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現在入手可能なツールと言語資源を用いて中国語形態素解析を行った場合にどの程度の精度が得られるかを報告する.解析ツールにサポートベクトルマシン(SVM)を用いたYamCha,ならびにコスト最小法に基づく形態素解析器としてMOZを用いた.中国語コーパスとしては,最も一般的なPenn Chinese Treebank(10万語)を使用した.これらを組み合わせて,形態素解析実験を行った.この結果,YamChaによる形態素解析精度は約88%でMOZよりも4%以上高いが,実用的には計算時間に問題があることが分った.また,より大きなタグ付きコーパスとして人民日報タグ付きコーパス(110万語)を用いて解析実験を行ったところ,YamCha,MOZそれぞれの解析精度は92%,89%となった.

著者

大竹清敬 岡本 大吾 児玉 充 増山 繁

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)

巻号頁・発行日

vol.43, no.2, pp.37-47, 2002-03-15

被引用文献数

9

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日本語の新聞記事を対象とした新聞記事要約システムYELLOW について報告する.YELLOWは,「重要な情報を洩れなく抽出する」ことに重点をおいて作成した.本システムは,二重修飾に着目した削除を中心とした文内要約と,重要度付与による文選択の2 つの部分より構成される.文内要約では,構文解析結果を積極的に利用する.ある名詞に対し,複数の修飾部がある場合,名詞を限定する働きが弱い修飾部を削除する新たな手法を提案する.また,換言処理,例示の削除などの要約手法も用いる.重要度付与では,主要語,高頻度の名詞,位置情報,見解文であるか否かなど,従来,文の重要度を決定するにあたって重要であるといわれてきた種々の情報を,複合的に用いる.情報検索と自動要約の評価のためのワークショップ,NTCIR-2 の要約タスクTSC-1 に参加した結果,YELLOW は平均値で良好な結果を得た.We propose a new automatic summarization system, YELLOW, for Japanese newspaper articles. YELLOW is designed to avoid omission of important information. The system was composed of two components, an abstract-type summarizer and an extract-type summarizer. The abstract-type summarizer summarizes sentences by deleting one of multiple modifiers for nouns and illustrations and by paraphrasing, etc. In the extract-type summarizer, features such as main terms, high frequency words, location information in a paragraph, are used to decide the weight of each sentence. We participated in tasks A-1 and A-2 of TSC-1 in NTCIR-2 and the evaluation results showed that YELLOW outperformed all other partici-pants in average precision.