| | Tatsunori Mori更新日: 09/04/16 11:11 プロフィール自然言語処理を基盤とした、知的情報アクセスに関する研究に従事しています。 研究キーワード 情報検索(39) , 情報抽出(11) , 質問応答(3) , 自然言語処理(49) , 自動要約(4) , 重要語抽出(2) , 固有表現抽出(2) , 自然言語理解(3) , 複数文書要約(2) , 情報ナビゲーション(1) , 用語抽出(1) , 制約論理プログラミング(1) , 日本語条件表現(1) , 数値表現抽出(1) , 自動ハイパ-テキスト化(1) , 電子化マニュアル(1) , 索引語抽出(1) , 照応解析(3) , 優先順位型質問応答(1) , 視覚的検索インターフェース(1) , 文章構造(2) , 自然言語インタ-フェ-ス(1) , 談話理解(1) , リスト型質問応答(1) , クラスタリング(6) 経歴2002年 - 2005年 横浜国立大学 横国大学 大学院 助教授 環境情報研究院 2001年 横浜国立大学 大学院 環境情報研究院 助教授 1997年 - 2000年 横国大学 横浜国立大学 工学部 助教授 Misc中野正寛, 渋木英潔, 宮崎林太郎, 石下円香, 森辰則 情報処理学会研究報告. 自然言語処理研究会報告 2008(90) 107-114 2008年10月 本稿では情報信憑性の判断に役立つ要約について扱う,ブロードバンド化の進展やブログの普及に伴って爆発的に増加する情報の中には利用者に不利益をもたらす情報も含まれており,情報の信憑性判断を支援する技術の実現は重要な課題である.我々は情報信憑性の判断に役立つ要約の自動生成に向けて,複数の作業者の人手により情報信憑性判断のための要約を作成する実験を行った.そして,得られた要約文章の安定性や複数作業者間の一致度を分析し,情報信憑性の判断に役立つ要約を作成する際に人間が重要視する情報を調査した.実験結果では,要約対象として収集した文書から要約に必要な記述を抜き出すまでの何段階かの絞り込みで中程度の一致が期待できる事がわかった.事後の作業者へのアンケート調査によれば,要約として適当な長さと考えたのは1,000から3,000文字程度であり,作業者が情報信憑性の判断に役立つ情報として重要だと考えたのは... 宮崎林太郎, 森辰則 情報処理学会研究報告. 自然言語処理研究会報告 2008(90) 99-106 2008年10月 本稿では,1万文の製品レビュー文に対して,人手による注釈付けを行い作成した評判情報コーパスについて,その特徴を分析した.我々は,評判情報抽出タスクにおいて,評判情報コーパスが必要不可欠と考え,作成を行ってきた.作成されたコーパス中において,評判情報がどのように出現するかを調べることで,今後の評判情報抽出への取り組み方を検討する.本稿では,製品の様態とそれに対する評価を分けるために項目(item),属性(attribute),属性値(value),評価(evaluation)の4つ組から成る評判情報モデルを用いている.コーパス中における各構成要素の表層表現の出現頻度,省略されている要素について統計的な調査を行った.また,evaluationが出現する場合と出現しない場合の比較,同一のattribute-valueに対して異なる極性のevaluationが出現する場合を調べることで,4つ... 西田成臣, 森辰則 電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション 108(141) 79-84 2008年8月 人物に関する質問応答を想定し、機械学習に基づき、テキストから人物の説明記述を精度よく抽出する一手法を提案する。この手法は次の二段階の洗練化に基づく。まず、テキスト中の各パッセージについて、人物の説明記述に関連するか否かの判断を行う。次いで、抽出されたパッセージについて、説明記述の範囲を詳細に決定する。評価実験によれば、文列に対する系列ラベリングに基づく一段階の抽出手法と比較して、提案手法の方が高精度であった。 塚原裕常, 西村純, 宮崎林太郎, 前田直人, 森辰則, 小林寛之, 石川雄介, 田中裕也, 翁松齢 電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション 108(141) 67-72 2008年8月 ネットオークションにおける属性検索を目的として,出品情報文書から出品物の属性・属性値対を抽出する手法が提案されている.本論文では,その抽出精度を向上させる一手法について検討をする.具体的には,前処理として,出品情報文書中の各文について,出品物の説明記述を含むか否かの二値分類を行うことにより,送料や関連商品の紹介など出品物と直接関係の無い記述を削除した文書を抽出処理の対象とする.評価実験によれば,本手法を適用することにより,属性抽出における再現率,適合率のいずれもが数ポイント上昇することが確認された. 西田成臣, 森辰則 情報処理学会研究報告. 自然言語処理研究会報告 2008(67) 79-84 2008年8月 人物に関する質問応答を想定し、機械学習に基づき、テキストから人物の説明記述を精度よく抽出する一手法を提案する。この手法は次の二段階の洗練化に基づく。まず、テキスト中の各パッセージについて、人物の説明記述に関連するか否かの判断を行う。次いで、抽出されたパッセージについて、説明記述の範囲を詳細に決定する。評価実験によれば、文列に対する系列ラベリングに基づく一段階の抽出手法と比較して、提案手法の方が高精度であった。 |
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