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カンファレンス (国内) 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)

2015.3.19

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。

Paper : 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新しいタブまたはウィンドウで開く (外部サイト)