著者

佐々木 健太郎 渡邉 陽太郎 アンドラーデ ダニエル 定政 邦彦

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

水野 淳太 渡邉 陽太郎 エリックニコルズ 村上 浩司 乾 健太郎 松本 裕治

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.52, no.12, pp.3408-3422, 2011-12-15

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情報検索技術の発展により,あるトピックに関連する多様な情報を容易に入手できるようになった.しかしながら,これらの文書に記述されている情報には,不正確な記述,偏りのある意見などが多数混在している.そのため,個々の情報や意見の信憑性を判断するためには,多様な情報源からの意見との整合性を調べる必要がある.しかし,限られた時間で数多くの情報源を調べることは難しいため,ユーザが持っている先入観が正常な判断を妨げてしまう場合がある.我々は,そのような状態を避けるために,言論マップ生成課題に取り組んでいる.これは,検索された文について,まず,トピックに対する賛成意見であるのか,それとも反対意見であるのかを分類し,次に,賛成および反対する根拠を含むかどうかを認識し,それらを俯瞰的に示すというものである.本課題において最も重要な問題は,1組の文対が与えられたときに,その間の意味的関係を分類する文間関係認識である.これは近年さかんに研究されている含意関係認識と重なる部分が多い.しかしながら,ウェブ上の実文に対して既存の含意関係認識を適用しても,その分類性能は限定的であるという報告がある.そこで,我々は,評価用データセットとその分析に基づく文間関係認識モデルを構築した.本論文では,検索された文において,クエリの内容に対応する部分を正しく同定することが,最も重要な技術的課題であること,また,いくつかの制約を変化させることで,関係分類の精度と再現率を制御できることを示す.

著者

乾 健太郎 岡崎 直観 楠見 孝 渡邉 陽太郎

出版者

東北大学

雑誌

基盤研究(A)

巻号頁・発行日

2011-04-01

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(i) Web上の様々な医療・健康情報の間に潜在的に存在する同意、対立、根拠等の隠れた論理的関係を同定する言論間関係認識技術を研究開発した。(ii) (i)の要素技術として、大規模言語データからの知識獲得、述語項構造解析の洗練、仮説推論の高速化と機械学習に関する研究に取り組んだ。(iii) (i)(ii)の技術をソーシャルメディア上の情報に対する信頼性分析に応用し、ソーシャルメディア分析のケーススタディを行った。(iv) ネット調査を行い、批判的思考態度や教育歴がヘルスリテラシーを高め、適切なネット上の医療・健康、食品安全性に関する情報の利活用を促進していることを明らかにした。