文間関係認識に基づく賛成・反対意見の俯瞰

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2011-12-15
• タイトル: 文間関係認識に基づく賛成・反対意見の俯瞰
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Organizing Agreeing and Conflicting Opinions Based on Semantic Relation Recognition
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 特集：情報爆発時代におけるIT基盤技術
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 東北大学
• 著者所属: 東北大学
• 著者所属: 楽天技術研究所
• 著者所属: 東北大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Rakuten Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者名: 水野, 淳太; 渡邉, 陽太郎; エリックニコルズ; 村上, 浩司; 乾, 健太郎; 松本, 裕治
• 著者名(英): Junta, Mizuno; Yotaro, Watanabe; Eric, Nichols; Koji, Murakami; Kentaro, Inui; Yuji, Matsumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 情報検索技術の発展により，あるトピックに関連する多様な情報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には，不正確な記述，偏りのある意見などが多数混在している．そのため，個々の情報や意見の信憑性を判断するためには，多様な情報源からの意見との整合性を調べる必要がある．しかし，限られた時間で数多くの情報源を調べることは難しいため，ユーザが持っている先入観が正常な判断を妨げてしまう場合がある．我々は，そのような状態を避けるために，言論マップ生成課題に取り組んでいる．これは，検索された文について，まず，トピックに対する賛成意見であるのか，それとも反対意見であるのかを分類し，次に，賛成および反対する根拠を含むかどうかを認識し，それらを俯瞰的に示すというものである．本課題において最も重要な問題は，1組の文対が与えられたときに，その間の意味的関係を分類する文間関係認識である．これは近年さかんに研究されている含意関係認識と重なる部分が多い．しかしながら，ウェブ上の実文に対して既存の含意関係認識を適用しても，その分類性能は限定的であるという報告がある．そこで，我々は，評価用データセットとその分析に基づく文間関係認識モデルを構築した．本論文では，検索された文において，クエリの内容に対応する部分を正しく同定することが，最も重要な技術的課題であること，また，いくつかの制約を変化させることで，関係分類の精度と再現率を制御できることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Internet users are presented with a wealth of information on a variety of topics, but finding reliable opinions is a challenge that demands increasingly more of their time, knowledge and patience. In this paper, we present a system that helps users make sense of the the opinions on the Web through automatic viewpoint detection. Our system organizes opinions into supporting and opposing viewpoints and detects meta-information such as evidence that is useful for evaluating the reliability of each viewpoint. The most important problem in viewpoint detection is recognizing semantic relations between user queries and Web texts, which is similar in nature to entailment recognition, a task extensively researched in recent years. However, the performance of current approaches on Web texts is limited. We, therefore, develop a semantic relation recognition system targeting Web texts by constructing and conducting detailed analysis of an evaluation dataset. In this paper, we show that the most important technical issue for semantic relation recognition targeting Web texts is correctly detecting the region in retrieved Web texts that correspond to the content of the user query, and we demonstrate that it is possible to control the precision and recall of semantic relation classification by changing various restrictions.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 52, 号 12, p. 3408-3422, 発行日 2011-12-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764