https://jp.techcrunch.com/2012/12/18/20121217tweets-need-a-credibility-rating-and-this-lie-detector-algorithm-could-help/
情報信頼評価に関する研究(情報分析研究)
はじめに 計算機・計算機ネットワークの進展に伴い，ウェブ，電子メール，企業内文書 など，言語によって表現される情報・知識の流通・集積が膨大となり，これが 人々の生活の判断基準を与え，国家の政策，企業の経営方針までも左右しはじ めている．このような文書情報の中から，信頼できる情報を取り出し，特定の 課題についての情報を組織化して，背景的知識，事実，論点，意見分布などを 的確に抽出する技術は，今後の健全な社会のための基盤技術となる．本プロジェ クトでは，このような情報信頼性評価に関する総合的な研究開発を行う． キーとなる技術／戦略 情報信頼性評価のためには，計算機によるテキストの理解，言語の理解が本質 的に重要である． 従来の文書処理は，言語処理の観点からは，数語の単語にマッチする文書を取り 出すという極めてナイーブなものであった．これは，言語の構造の自動解析，す なわち文書中で述べられて
言論マッププロジェクト 東北大学乾・岡崎研究室
言論マップ生成課題：着目言論を論理空間に位置づける ウェブ上には大量のテキスト情報が存在し、そこでは様々なトピックに関して多角的な意見が述べられている。 情報検索技術の発展により、あるトピックに関連する文書集合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は、そのすべてが真実というわけではなく、不正確な記述、 偏りのある意見、陳腐化した情報などが混在している可能性が非常に高い。 そのため、あるトピックに対する言論の集合を俯瞰するためには、ユーザは、個々の言論の信憑性や有効性を 適切に判断する作業を繰り返すことを強いられる。 しかし、限られた時間で各言論の信憑性を判断し、言論間の構造を把握することは容易ではない。 これらの作業の実行に関してユーザを支援するシステムが必要である。 このような背景により我々は、ユーザが着目したある言明に関するトピックの文書集合か
導入事例からIT製品・サービスを探す｜キーマンズネット
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意見（評価表現）抽出ツール
目次 意見（評価表現）抽出ツールとは 高度言語情報融合フォーラム（ALAGIN）で公開されているモデルデータと辞書データについて 新着事項 ご利用にあたっての注意事項 ダウンロード ツールの実行環境 意見（評価表現）抽出ツールの動作確認方法 モデルデータの生成 このパッケージに含まれているディレクトリ・ファイル 解析精度 参考文献 著作権＆ライセンス 付録 意見（評価表現）抽出ツールとは 本ツールは、国立研究開発法人情報通信研究機構 旧知識処理グループ 情報信頼性プロジェクトによって開発されたもので、1行につき1文が書かれたテキストファイルを入力として、機械学習を使って何らかの事象に対する意見や評判および評価（以下、これらをまとめて「評価情報」と呼びます）がテキスト中のそれぞれの文に存在するかどうかの判定を行い、その文に評価情報が存在すると認められた場合、以下の情報を出力するツールです。
情報分析システムWISDOM
WISDOM Xの使い方 WISDOM Xは、あなたが入力した質問に、インターネットにあるいろんな人の意見や事例を探してきて回答します。従来の検索エンジンとは異なり、端的な回答を場合によっては数百件表示しますので、情報の全体像や価値ある想定外を把握するのが容易となります。WISDOM Xの開発は、そうした情報の全体像や価値ある想定外を、考えるヒントや「気付き」として、様々な分野でのイノベーションやリスク管理等でご活用いただけるのではないかということで開始されました。 現在は、次世代音声対話システムWEKDAや 高齢者介護用マルチモーダル音声対話システムMICSUS等のコンポーネントとしても開発が進んでおります。 WISDOM Xをお使いいただく際、質問は、下の図にあるように、ページの一番上にある四角い箱に入力し、「質問する」ボタンをクリックしてください。また、WISDOM Xのアクセス直後
NiCT 知識処理グループ 情報信頼性プロジェクト TOP
お知らせ Web情報分析システムWISDOMを公開中です。 2010/12/1(Wed) キーマンズネットでWISDOMが紹介されました。 2010/11/5(Fri) 読売新聞（山城地域欄）でWISDOMが紹介されました。 2010/11/4(Thu)-6(Sat) けいはんな情報通信研究フェア 2010でデモを行います。 2010/10/15 黒橋禎夫プロジェクトリーダ（京都大学教授）がドコモ・モバイル・サイエンス賞を受賞しました。（詳細） Web文書収集実験について （過去のお知らせ） 概要 計算機・計算機ネットワークの進展に伴い、ウェブ、電子メール、企業内文書など、言語によって表現される情報・知識の流通・集積が膨大となり、これが人々の生活の判断基準を与え、国家の政策、企業の経営方針までも左右しはじめている。このような文書情報の中から、信頼できる情報を取り出し、特定の課題についての情
学位論文「ウェブ情報の信憑性分析に関する研究」
The document contains charts and graphs showing the results of experiments comparing different systems for trustworthiness analysis of web search results. One chart shows that a combination of the authors' system and Google performed better than Google alone across 10 different query categories. Another chart shows the average precision of 4 different algorithms for determining the credibility of
ウェブ検索結果の信憑性判断支援 | Yusuke Yamamoto's Web site
タイトル ウェブ検索結果の信憑性判断支援（論文をダウンロード） 発表場所（日時） WebDB Forum 2010（2010/11/13） アブストラクト from Paper 本稿では，ウェブ検索結果の信憑性判断を支援するシステムを提案する．提案システムは，信憑性判断支援を行うために以下の3つの機能を提供する: （1）ウェブ検索結果に対する信憑性の主要判断指標毎のスコア分析および分析結果の可視化，（2）検索結果への信憑性フィードバック情報に基づくユーザの信憑性判断モデルの推定，（3）推定されたユーザの信憑性判断モデルに基づく検索結果の再ランキング．通常，ウェブ検索の検索結果にはタイトルやスニペット，URL情報しか掲載されておらず，ウェブページの信憑性を判断する材料に乏しい．またウェブ検索のランキングアルゴリズムはユーザの情報要求に対する適合性やウェブページの人気度に基づきランキングされる
2010年7月合同研究会
This document discusses quality assessment of information and research. It includes sections on self introduction, research topics including credibility of editors and reliability degree, graphs showing the number of credible and incredible editors over reliability degree and analysis of credibility over time. It also includes pie charts showing percentages of credibility. The overall document app
Wikimedia Conference 2009 presentation
1. The document discusses Wikipedia and analyzes data related to editor contributions and page views over time. 2. It finds that most edits on Wikipedia are made by a small group of elite editors, with 20% of editors contributing 80% of edits, following a Zipfian distribution. 3. The analysis also examines how reducing the number of editors impacts the amount of content on Wikipedia pages and dete
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「情報信頼性判断支援システム」 操作マニュアル
情報信憑性判断のための自動要約に向けた人手による要約作成実験とその分析 | CiNii Research
Crowdsense.co - researching technology for analyzing social media in times of crises
緊急時にTwitterを最大限活用できるツール
Wikipedia マイニングによる信頼性情報を考慮した記事関係の抽出 | CiNii Research
Wikipedia の情報信頼性検証技術
Wikipedia の情報信頼性検証
http://www.db.soc.i.kyoto-u.ac.jp/~suzuki/?Wikipedia%20%E3%81%AE%E6%83%85%E5%A0%B1%E4%BF%A1%E9%A0%BC%E6%80%A7%E6%A4%9C%E8%A8%BC