ウィキペディアのモデル化に基づく体系的・連想的な解説記事の自動生成
【研究分野】知能情報学
【研究キーワード】
自然言語処理 / 情報検索 / 人工知能 / 百科事典 / ウィキペディア / 情報の組織化 / 連想 / 用語説明
【研究成果の概要】
本研究の目的は，ある用語の解説記事をウェブ上の情報から自動生成することであり，二種類の対照的なモデルを探求する．体系的解説モデルは，動物や病気といった用語のカテゴリに応じて解説する観点を切り替えて記事を生成する．連想的解説モデルは，既存語との共通点や相違点に基づいて直感に訴える解説を生成する．両モデルを使い分ける方略の仕組みを通して，自然言語理解の本質に迫ることを目指す．
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 徳永 健伸 | 東京工業大学 | 情報理工学院 | 教授 | (Kakenデータベース) |
|
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【配分額】16,250千円 (直接経費: 12,500千円、間接経費: 3,750千円)