論 文Papers

CONFERENCE (DOMESTIC)

自動獲得と集合知の併用による関連語知識の高度化と評価

町田 雄一郎 (京都大学), 河原 大輔 (京都大学), 黒橋 禎夫 (京都大学), 颯々野 学

言語処理学会第21回年次大会(NLP2015), 2015/3 pp.1060-1063

Category:

自然言語処理 (Natural Language Processing)

Abstract:
近年、語と語の関係を扱った知識が様々な言語処理 タスクに利用されており、質の高い関連語知識を獲得・ 整理することが重要である。単語間の関連を整理する 手法はいくつか提案されているが、次のような問題が 存在する。人手によって獲得・整理する場合は、品質は 高いが、カバレージが低く、時間と費用によるコスト が高くなってしまうことが問題である。自動的に獲得 する場合は、大規模に行うことができる反面、人手に よる手法よりも精度が低いことが問題である。そこで 本研究では自動獲得と集合知を組み合わせ、低コスト・ 大規模で高品質な関連語知識を獲得する手法を提案す る。具体的には、自動獲得した関連語知識を利用して スマートフォン上で遊ぶことができる連想ゲームを作 成し、ログを利用して関連語知識の評価を行う。例え ば、「ガラス」に対して「透明、窓、割れる、薄い」な どの関連語を自動獲得し、これらを連想ゲームの問題 として提示した場合にプレイヤーが正しく「ガラス」と 回答できるなら、この関連語は妥当なものであると考 える。ゲーミフィケーションを利用することで金銭的 コストを抑え、かつ付随的な情報から関連語知識の評 価だけではなく新たな知識を獲得する。
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