小竹 勇太

小竹, 勇太

C-RECS （Creative Repository of Electro-Communications)

修 士 論 文 の 和 文 要 旨  研究科・専攻 大学院 電気通信 学研究科  システム工学 専攻 博士前期課程 氏    名 小竹 勇太 学籍番号 0935012 論 文 題 目 CGMを対象とした複雑な固有物名の抽出  要  旨  近年，Web を活用して個人が自由に情報を発信できるようになった． Web を利用し個人の情報発信によって作られるメディアを Consumer Generated Media（CGM）と呼ぶ．CGMには個人の生の声や体験などの情報が莫大に存在する．そのような個人の発信した情報から製品等の評判や質問に対する回答を抽出する研究が行われている．情報抽出の基本的な技術として固有表現抽出がある． 固有表現とは，人名や組織名，時間表現などに対する総称であり，8種類に分けられる．固有表現抽出において，ほとんどの固有表現の抽出精度は良いが，商品名など人間の活動によって作られた具体物・抽象物を表す固有物名の抽出精度は良くない． その主要な理由として，付属語や動詞の活用形など他の固有表現にはほとんど現れない形態素が固有物名には少なからず含まれることがあげられる．本研究では，このような助詞や活用形が入る固有物名を複雑な固有物名と呼び，この複雑な固有物名の抽出を行う．また抽出の対象を blog，SNS，Twitter の 3 種類として抽出をおこなった． 既存手法では，まずテキストを形態素や文字などの解析単位に分割し，解析単位の素性ベクトル xiを計算する．そして素性で機械学習を用いてクラス分類を行っている．しかし，この手法では文全体の意味やつながりを考慮しづらいと考え，本研究では，句単位で解析を行う． 本手法では，まず，CGM から得たテキストから形態素で挟まれた部分形態素列を候補として生成する．次にこれらの固有物名を表す素性を計算する．素性には，候補中の自立語と候補外の自立語の意味的な類似度・候補の先頭の形態素とその前の形態素，または候補の末尾の形態素とその後ろの形態素とのつながりの不自然さ・候補が括弧にはさまれているか，などを用いる．次に計算した素性を分類器に与え，固有物名の判定を行う．分類器には，Support Vector Machineを用る． 既存手法との比較実験を行った．SNSコーパスにおいて既存手法より良い精度を出した．また，既存手法より複雑な固有物名を抽出できた．学習コーパスと違うコーパスでテストを行ったところ，同じコーパスで学習・テストを行った場合とより，本手法では精度の低下が抑えられた．既存手法と比べて，提案手法は特定のコーパスによらない学習を行えていることがわかった．SVMは学習に時間がかかるため学習モデルを使いまわせることは有用である．  今後の課題として，一文では判断できないものに対応できるように，文章全体の情報やWebの情報を用いることなどがあげられる． 

CGMを対象とした複雑な固有物名の抽出

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CGMを対象とした複雑な固有物名の抽出

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