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第10回研究会プログラム

第10回研究会

13:00-13:30

文書構造に基づく対話的情報アクセスにむけて

  • ○加藤 恒昭 ,岩月 憲一,山口 和紀(東京大学)

 学術論文等,レイアウト等の物理構造と意味内容に基づく論理構造を持った文書への対話的情報アクセスについて検討する.論理構造に基づく単位に対して,その内容と文書内の役割を考慮にいれたパッセージ検索を実現し,その結果から物理構造と論理構造を行き来するブラウジングを可能とすることで,文書の有効かつ柔軟な活用を支援する.本稿では,全体構想と,文書の物理構造から論理構造を構成し文書情報を抽出する文書構造解析について述べる.

13:30-14:00

動向に関する問いに答えるコンテクスト検索エンジンの開発

  • ○高間 康史,Yanjun Zhu,桑折 章吾,山口 晃一,瀧口 慈勇(首都大学東京)

 我々は,動向に関する問いにタスクを限定することで,現在の検索エンジンよりも高度な検索機能を提供するコンテクスト検索エンジンを提案している.動向に関する問いは幅広いドメインにみられるものであるため,既存検索エンジンと同様ドメインによらず利用可能であることが期待できる.本発表では開発中のコンテクスト検索エンジンの概要,活用例,および今後の課題について述べる.

14:00-14:20

SOMを利用したExploratory Searchのためのユーザインタフェース開発

  • ○徳永 秀和,井上 雄翔(香川高等専門学校)

 情報のニーズが明確でない検索者が,検索で得られる情報を基に検索の目標を明確化しながら,新しい知識を獲得していく検索手法であるExploratory Searchが注目されている.検索結果のURLのSOMマップを表示し,ユーザがクラス分けする.その結果を利用して,類似した単語を近くに表示したSOMマップを示し,ユーザが単語の重要度などを設定して,SOMマップを再表示することによってユーザが新たに興味を持つ単語を獲得することを支援する.

14:20-14:40

同義語判定問題を用いた語義ベクトルの評価の検討

― Skip-gramモデルで獲得した語義ベクトルを例として ―
  • ○城光 英彰,松田 源立,山口 和紀(東京大学)

 本研究では,Skip-gramモデルを拡張し,複数の語義を持つ単語の語義ベクトルを獲得する手法の構築を目指している.本発表では,このようにして得られた語義ベクトルの評価指標の一つとして同義語判定問題を採り上げ,Skip-gramモデルにより得られた単語ベクトルに適用した結果について報告する.

14:40-14:50 休憩

14:50-15:50[招待講演]

絵本類似探索システム「ぴたりえ」

〜グラフ索引を利用した探索結果の可視化と,テキストの特徴からの難易度推定〜
  • ○服部 正嗣,○藤田 早苗(NTT)

 絵本からの言語情報は,子どもの言語発達を促す重要なインプットの1つであり,子どもに合った絵本を選ぶことは重要である.そこで,我々は,多数の絵本の中から,子どもの興味のある事柄やお気に入りの絵本と関連した絵本を見つけることができる絵本類似探索システム「ぴたりえ」を構築した.「ぴたりえ」では,グラフ索引型類似探索法による高速な探索と探索結果の可視化を実現している.さらに,テキスト情報から絵本の難易度の推定を行い,子どもの年齢に応じた絵本や,お気に入りの絵本に近い難易度の絵本を選択することも可能となっている.本発表では「ぴたりえ」の概要と各要素技術を紹介する.

15:50-16:50[招待講演]

トレンドと検索頻度とWikipediaページビューの三角関係

  • ○吉田 光男(豊橋技術科学大学),角田 孝昭,山本 幹雄(筑波大学), 荒瀬 由紀(大阪大学),津川 翔(筑波大学)

 ウェブ検索エンジンに入力されるクエリの検索頻度は人々の興味関心を反映しており,トレンドの分析などに有用なデータである.しかし,検索エンジン事業者以外が利用することは困難であり,検索結果の上位に表示される傾向のあるWikipediaのページビューデータに代替する場合がある.本発表では,Wikipediaページビューデータを利用するために,その特徴及び活用動向について紹介する.

16:50-17:00 休憩

17:00-18:00[特別企画]

テキストマイニングのための統合環境「TETDM」のチュートリアル

  • ○砂山 渡(広島市立大学)

 人工知能学会全国大会の近未来チャレンジテーマとして,2010年度から5年間に渡り,テキストマイニングのための統合環境の構築を目指してきた.本チュートリアルでは,本チャレンジの5年間の成果として完成させた統合環境TETDM(Total Environment for Text Data Mining)を簡単に紹介するとともに,その単純で有効な使い方について体験する.また,研究や教育への利用の可能性についても言及する.

 ご注意:本チュートリアルで利用の体験をしていただくためには,TETDMをダウンロード( http://tetdm.jp )して,起動できる事を確認したノートPCを持参していただく必要があります(TETDMの起動にはjava(java6以上)が必要です).TETDMは,会場でもUSB経由でお渡しする事が可能ですが,人員の都合により,起動確認までの十分な対応を行えない可能性がありますので,予めご準備頂けますようお願い致します.

更新日時:2015/06/11 19:17:58
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