ソーシャルメディアの時間的・意味的分析を活用した知識グラフの構造的拡張
【研究キーワード】
データマイニング / テキストマイニング / 情報抽出 / 知識グラフ / 時系列分析 / ソーシャルメディア / 知識処理 / センチメント分析 / 知識抽出 / 時系列データ
【研究成果の概要】
知識蓄積型ソーシャルメディアであるWikipediaからは，計算機利用が容易な構造的データが知識グラフとして抽出され，検索結果の分類や種々の自然言語処理に活用されている．知識グラフを充実させるためのWikipedia記事のマイニングにおいて，リンクやリストなどの構造情報を活用し，さらに拡張する手法が必要である．
本研究では，Wikipediaにおいて，併合すべき記事対の予測および新たなリンクを予測する手法を開発した．テキストからのキーフレーズ抽出について，訓練済み言語モデルを用いた手法を開発し従来を上回る精度を示した．センチメント分析を応用したツィートの著者推定を行う手法を開発した．
【研究代表者】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【配分額】4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)