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衆院選
cl.naist.jp/~inui
概要 † 意見情報抽出は,テキストから意見情報を抽出し,構造化する技術である.本研究では,述語項構造解析,照応省略解析等の一般性の高い言語処理技術に基づく新しい情報抽出技術を開発し,この問題の解決をはかる.述語項構造解析には,動詞語彙概念構造辞書や述語項構造タグ付き大規模用例集合などの資源を利用する.また,照応省略解析には,乾がこれまで進めてきた機械学習に基づく手法を発展させる.意見タグ付きコーパスや照応タグ付きコーパスの設計・開発も進んでいる. ↑ 技術課題 † 意見情報抽出課題は次のような部分問題を内包している. 照応省略解析 (意見)情報抽出が単純なパタンマッチだけで実現できない原因の一つは,抽出すべき情報がしばしば代名詞照応や省略によってテキスト中に分散して出現することにある.例えば,次頁の図の例では,「格好いい」の対象が「アコードのリアウィングのデザイン」であることを認識できなけ
2. 日本語評価極性辞書(名詞編) 評価極性を持つ(複合)名詞,約8千5百表現に対して評価極性情報を付与した,人手によるチェック済みのデータ.名詞の評価極性は概ね以下の基準に従う(東山, 2008). 〜である・になる(評価・感情)主観 「○○が〜である・〜になる」ことは,○○をP/Nと評価しているか? ポジティブ:誠実,安寧,親切,中立,名手,英雄,第一人者,幸せ ネガティブ:弱気,鬱 〜である・になる(状態)客観 「〜(という状態)になる」ことは良いことか悪いことか? ポジティブ: ネガティブ:ガン 〜い(評価・感情)主観 「〜い」は良いか悪いか? ポジティブ:美しさ ネガティブ:弱さ 〜する(感情)主観 「〜する」は良い感情か,悪い感情か? ポジティブ:感嘆 ネガティブ:失望 〜する(出来事) 「〜する」ことは嬉しいことか嫌なことか? ポジティブ:
概要 † このプロジェクトでは,インターネット上の膨大な文書集合から個人が発信する意見を抽出し,構造化情報として蓄積することにより,ユーザの関心に合わせて自由に検索したり,分類したり,さらにその価値を評価したりすることができる新しいタイプの情報処理技術の開発を目的として,次の3つの技術を重点的に研究する. 意見情報抽出 テキストから意見情報を抽出し,構造化する技術.本提案における「意見」とは,特定の事物に対する主観的な評価や感情的態度の言語的表明を指す. 類似意見認識 構造化された意見情報の間の等価性・類似性を計算し,検索・分類・集計を可能にする技術. 意見価値評価 ユーザの関心に基づいて各意見情報の関連度と信頼度,すなわち意見の価値を評価する技術. ↑
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