著者

小林 のぞみ 乾 健太郎 松本 裕治 立石 健二 福島 俊一

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.12, no.3, pp.203-222, 2005

被引用文献数

57

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近年, web上に多数存在する掲示板などの文書から, 意見を自動的に収集・解析する技術への関心が高まっている.このような意見情報の抽出には, 評価を表す表現が重要な手がかりとなるが, それらの表現には「燃費がよい」「CGがきれい」といった領域依存の表現が多数存在するため, 人手で書き尽くすことは困難である.そこで, 我々は, 評価対象表現, 属性表現, 評価表現の共起情報を利用して, これら領域依存の表現を効率的に収集することを試みた.本稿では, 共起パタンに基づく属性・評価値表現の半自動的収集方法を提案し, 「コンピュータ」と「ゲーム」の2つの領域を対象に, 人手と提案手法で行なった収集効率実験の結果について報告する.

著者

小林 のぞみ 乾 健太郎 松本 裕治 立石 健二 福島 俊一

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.12, no.3, pp.203-222, 2005-07-10

被引用文献数

32

著者

片山 太一 小林 のぞみ 牧野 俊朗 松尾 義博

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第27回全国大会(2013)

巻号頁・発行日

pp.1F44, 2013 (Released:2018-07-30)

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ユーザに合わせたシステム構築のためには、ユーザの知識を理解することは重要である。既存の研究では、人手で単語に難易度を付与し、その情報を利用してユーザの知識推定を行ってきた。しかし、専門性が高くなるとあるトピックには詳しいが他のトピックには詳しくないといったユーザもいるため、一般的な難易度のみを利用して知識推定を行うことは難しい。本研究では、トピック情報を利用することで、上記の問題を解決する。

著者

小林 のぞみ 平野 徹 東中 竜一郎 牧野 俊朗 松尾 義博

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第29回全国大会(2015)

巻号頁・発行日

pp.2L34, 2015 (Released:2018-07-30)

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我々は,パーソナライズ可能な音声対話エージェントの実現に向け,ユーザが自身について述べた情報(ユーザ情報)を扱いやすい形で抽出することを進めている.本発表では,ユーザ情報抽出の一部として述語項構造抽出を対象に,特にシステムの質問とユーザの回答(質問回答ペア)に着目し,従来の述語項構造解析では抽出できない問題について述べ,その解決方法を提案する.

著者

立石 健二 福島 俊一 小林 のぞみ 高橋 哲朗 藤田 篤 乾 健太郎 松本 裕治

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(NL)

巻号頁・発行日

vol.2004, no.93, pp.1-8, 2004-09-16

被引用文献数

14

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本稿では、Web文書から意見を抽出し、それらをレーダーチャートの形式で要約/視覚化する意見抽出分類システムを提案する。Webの意見は、商品購入の際の情報収集、市場調査等のマーケティング、企業のリスク管理等、さまざまな目的での利用が考えられる。Webの意見の収集/分析に関する研究には2つの課題がある、対象とするWeb文書から意見に該当する箇所を抽出すること、抽出した意見を要約/視覚化することである。本システムは、この2つの課題を3つ組{対象物 属性 評価}のモデルと情報抽出の手法を用いて解決する。本システムを車に関するレビューサイトの100記事を対象として評価したところ抽出精度が適合率82% 再現率52%であり、システムが出力したレーダーチャートと人手で作成したレーダーチャートが類似することを確認した。This paper proposes an opinion extraction and classification system, which extracts people's opinions from Web documents and summarize/visualizes them in the form of "radar charts". People's opinions on the Internet are available for many purposes such as surveys before purchasing products, market research and risk management for enterprises. There are two issues on this area. One is to locate opinion sentences from Web documents, and the other is to summarize/visualize the extracted opinions. The proposed system solves them by employing an opinion model {object name, attribute expression, evaluative expression} and information extraction techniques. The experimental result conducted with 100 articles on the car domain showed that the system performed 82% on precision and 52% on recall, and that both radar charts created by the system and by the hand are similar to each other.

著者

小林 のぞみ 乾 健太郎 松本 裕治 立石 健二 福島 俊一

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(NL) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2003, no.23, pp.77-84, 2003-03-06

被引用文献数

26

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近年,Web上に多数存在する掲示板などの文書から,意見情報を自動的に収集・解析する技術への関心が高まっている.このような意見情報の抽出には,評価を表す表現が重要な手がかりとなるが,評価表現には「コクがある」「液晶がきれい」といった領域依存の表現が多数存在するため,人手で書き尽くすことは困難である.そこで,我々は,テキストマイニングの技術を応用し,評価対象表現,属性表現,評価表現の共起パタンを利用して,これら領域依存表現を効率的に収集することを試みた.本稿では,共起パタンに基づく属性・評価表現の半自動的収集方法を提案し,「コンピュータ」と「ビール」の2つの領域を対象に行った経験的評価を報告する.It has been receiving increasing interest how to extract opinions from tremendous piles of Web documents. To automate the process of opinion extraction, a collection of evaluative expressions like "the monitor is fine" would be useful. However, it can be prohibitively costly to manually create an exhaustive list of evaluative expressions for each domain since they tend to be domain-dependent. Motivated by this background, we have been exploring how to accelerate the process of collecting evaluative expressions by applying a text mining technique. This paper proposes a semi-automatic method where we use particular patterns of cooccurrences between an evaluated subject, focused attribute and orientation expression, and reports the results of our empirical evaluation on the computer and beer domains.

著者

飯田 龍 小林 のぞみ 乾 健太郎 松本 裕治 立石 健二 福島 俊一

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(NL) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2005, no.1, pp.21-28, 2005-01-11

被引用文献数

12

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本稿では,文章に記述されている意見を抽出するタスクについて述べる.我々は,意見を<対象,属性,評価値>の3つ組として定義し,文章からその3つ組を抽出する手法を提案する.具体的には,意見抽出の問題を,(a)辞書に存在する属性候補集合と評価値候補集合から評価値候補と対となる属性を同定する問題と,(b)同定した対が意見性を持つか否かを判定する問題の2つの問題に分解し,それぞれ機械学習に基づく手法を用いて解析することにより,属性-評価値対を同定する.提案手法を用いて評価実験を行った結果を報告するとともに,今後の展望についても議論する.This paper addresses the task of extracting opinions described in a given document collection. Assuming that an opinion can be represented as a tuple < Subject, Attribute, Value>, we propose a computational method to extract such tuples from texts. In this method, the major task is decomposed into (a) the process of extracting Attribute-Value pairs from given texts and (b) the process of judging whether each extracted pair is expressed as an opinion of the author, to both of which we apply machine-learning techniques. We also report on the present results of our experiments discussing future directions.