情報に対する注目と価値判断のモデル化

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本研究では,以下の2つのアプローチで研究を進める.(1)注目,価値判断の分析,モデル化人間が実際に書いたテキストから,価値判断に関連する個所を抽出し,それを分析することで,注目,価値判断のモデル化を行なう.(2)仮説としての注目,価値判断のモデルの,システムとしての実現,検証(1)で示したモデル化とは別に,現時点で,これまでのサーベイ自動作成研究等から得られた知見を元に,注目,価値判断のモデルを構築し,それをシステムとして実装した上で,評価を行なう.システムの評価結果を元に,モデルの検証,必要な修正等の考察を行なう.今年度は(1)の中で特に以下の(1-1),(1-2)を行なった.(1-1)価値判断に関連する個所を網羅的に抽出するシステムの開発人間の「評価情報」を抽出するシステムの性能は,抽出の際手がかりとなる,評価情報を記述するのに典型的に用いられる表現(「評価表現」)を網羅的に収集できるかどうかに大きく依存する.従来この評価表現は人手で収集する手法が用いられていたが,本研究では,コーパスから「評価表現」を網羅的に獲得する.(1-2)抽出した,価値判断に関連する個所の分析抽出した個所から,評価対象(「どういう情報に対する評価か」,評価内容(「どういう評価か」),評価理由(「どうしてそのような評価になったか」)の3つ組を抽出する.評価理由は明記されていない場合もあり得る.得られた3つ組を分析し,価値判断のモデル化を行なう.なお,分析には統計的手法の利用も検討するが,人手による分析となる可能性もあり,その場合は人的コストがある程度必要となる.