土方 嘉徳

マイクロブログサービスの1つであるTwitterでは,その時々で話題になる政治家や芸能人など有名人に関する一般ユーザの発言を豊富に得ることができる.さらに近年では,SNSから得られる評判情報をマーケティングやその他サービスに応用しようという試みが活発に行われている.そこで本研究では,Twitterから得られる評判情報のうち,一般ユーザの有名人に関する発言とその発言を行ったユーザのプロフィール等に着目する.これらの各情報源から得られるデータに対し,抽出の妨げとなるノイズへの前処理を経て,一般ユーザの観点が反映された特徴量であるトピックの抽出を行う.そして得られたトピックの分布を元に人物の類似関係を獲得し,それを基に各人物を平面上に配置することで,人物関係の可視化を行う.この可視化結果に対しては使用した情報源毎に妥当性と発見性に着目して特徴の分析を行う.

マイクロブログサービスの 1 つである Twitter では，その時々で話題になる政治家や芸能人など有名人に関する一般ユーザの発言を豊富に得ることができる．さらに近年では，SNS から得られる評判情報をマーケティングやその他サービスに応用しようという試みが活発に行われている．そこで本研究では，Twitter から得られる評判情報のうち，一般ユーザの有名人に関する発言とその発言を行ったユーザのプロフィール等に着目する．これらの各情報源から得られるデータに対し，抽出の妨げとなるノイズへの前処理を経て，一般ユーザの観点が反映された特徴量であるトピックの抽出を行う．そして得られたトピックの分布を元に人物の類似関係を獲得し，それを基に各人物を平面上に配置することで，人物関係の可視化を行う．この可視化結果に対しては使用した情報源毎に妥当性と発見性に着目して特徴の分析を行う．

マイクロブログサービスの 1 つである Twitter では，その時々で話題になる政治家や芸能人など有名人に関する一般ユーザの発言を豊富に得ることができる．さらに近年では，SNS から得られる評判情報をマーケティングやその他サービスに応用しようという試みが活発に行われている．そこで本研究では，Twitter から得られる評判情報のうち，一般ユーザの有名人に関する発言とその発言を行ったユーザのプロフィール等に着目する．これらの各情報源から得られるデータに対し，抽出の妨げとなるノイズへの前処理を経て，一般ユーザの観点が反映された特徴量であるトピックの抽出を行う．そして得られたトピックの分布を元に人物の類似関係を獲得し，それを基に各人物を平面上に配置することで，人物関係の可視化を行う．この可視化結果に対しては使用した情報源毎に妥当性と発見性に着目して特徴の分析を行う．

Amazon.comやeBayのようなショッピングサイトでは,アイテムに対してレビューを簡単に作成・閲覧できる機能を提供している.レビューに書かれた他者の意見は,対象となっているアイテムの善しあしを判断するのに役立つ.しかし,小説や映画などのストーリーをもったアイテムに対するレビューには,レビュアの意見と同時に,ストーリーの内容(本論文では「あらすじ」と呼ぶ)が書かれている場合がある.レビューによりあらすじが分かってしまうと,実際に小説や映画を見たときの楽しみや感動が減ってしまい,問題である.そこで本研究では,ストーリーをもったアイテムに対して,レビュー文を対象としたあらすじ分類手法を提案する.あらすじの判定には五つの代表的な機械学習アルゴリズムを適用した.また,人名と特有語の一般化による分類性能の向上を図った.各アルゴリズムについて,あらすじである部分の判定に対する精度・再現率・F値を用いて評価を行った.

数式は,理工学・社会・経済などあらゆる分野において自然現象・社会現象・工学技術等の知識を表現する最良の方法である.しかし,現在の数式の入力方式の煩雑さは,インターネットコンテンツにおける数式というメディアの普及を阻害している.そこで,本研究では入力された数式に対して次にユーザが行うであろう入力を予測する数式入力方式を提案する.自然言語処理の分野でよく用いられている確率的言語モデル一つであるN-gramモデルを数式に適用する.数式は階層的な構造をもつので,その階層情報を利用した階層N-gramモデルを提案する.このモデルに基づきユーザの入力を予測することで高い精度の予測を実現することを試みる.

近年 Web 上で使用できる地図アプリケーションや GPS 機能が付いた携帯電話が普及しつつある．また twitter や場 log のように GPS 情報を付加して周囲の状況をテキストで送ることができるサービスが登場しつつある．これらにより時空間情報を伴うテキストデータが増加しつつある．この大量の情報をうまく活用できればイベント会場の管理者や災害時における自治体のオペレータのように，ある特定の地域の状況を把握する事が必要となる業務において，より迅速で正確な状況把握を実現する事ができると思われる．そこで本研究では時空間情報を伴う大量のテキストデータを業務上必要な観点から要約し，その情報を地図上で可視化するシステムを設計する．Map applications on the web or mobile phones with GPS capabilities have become widely used. Furthermore, users can send surrounding circumstances via email with GPS information by using twitter. So text-data with temporalspacial infomation is increasing. In business that they have to understand local conditions like venue administrator or operators of local governments in disaster, they can use this information for understanding circumstances faster and more accurately. In this study, we extract important information for this business from large amounts of text data with temporal-spatial information and design a system that visualizes the information on the map.

Recently, the turn volume of music data on the Internet has increased rapidly. This has increased the users cost to find music data suiting their preference from such a large data set. We propose a content-based music search and recommendation system. This system has an interface for searching and finding music data and an interface for editing a user profile which is necessary for music recommendation. By exploiting the visualization of the feature space of music and the visualization of the user profile, the user can search music data and edit the user profile. Furthermore, by exploiting ...

本稿では,大規模災害時における災害対策本部(あるいは防災センター)における情報の流通と処理について述べる.また,市民からの情報提供手段(問い合わせ手段)に携帯電話などからの電子メールが増えることを想定し,防災センター向けの情報システムを提案する.具体的には,防災センターの意思決定者に,提供された大量の情報から,現場の主な状況を要約して提示し,必要な情報のみをフィルタリングできるシステムを提案する.提案システムにおける学術的な貢献は,提供された情報の内容から要約した情報と,発見した情報空白地帯に関する情報,防災センターの組織上の処理プロセスに関する情報の3点をGISの地図上に重畳表示する点にある.

本稿では,嗜好抽出技術および情報推薦技術に関して,研究の歴史的な発展の経緯,基本方式,評価指標,代表的な課題について紹介する.また,今後の方向性として,人間を中心とした推薦系の構築を提案し.そのような研究の一事例を紹介する.

近年,通信技術の向上や,移動GIS・GPS の発展に伴い,ユビキタス環境が現実のものとなりつつある.ユビキタス環境では,ユーザはいつでも,どこでもWeb上の情報にアクセスすることが可能になる.そのような環境では,実空間を移動しているユーザに対する情報獲得支援が重要な研究課題となる.そこで我々は,実空間を散策しているユーザを対象として,地理施設に応じた利用目的を常識データベースから抽出し,ユーザの居る地理施設に関する利用目的を獲得し,携帯端末上で適切な評判情報の検索を可能にするシステムの提供を試みる.

近年,通信技術の向上や,移動GIS・GPS の発展に伴い,ユビキタス環境が現実のものとなりつつある.ユビキタス環境では,ユーザはいつでも,どこでもWeb上の情報にアクセスすることが可能になる.そのような環境では,実空間を移動しているユーザに対する情報獲得支援が重要な研究課題となる.そこで我々は,実空間を散策しているユーザを対象として,地理施設に応じた利用目的を常識データベースから抽出し,ユーザの居る地理施設に関する利用目的を獲得し,携帯端末上で適切な評判情報の検索を可能にするシステムの提供を試みる.

現在一般的に用いられているインターネット検索システムでは,数式をクエリとして検索することは出来ない.それは数式が単に数字や記号などを一列に並べたものではなく,分数や指数を始めとした構造を持って表現されるためである.そこで,MathMLオブジェクトのDOM構造を用いて転置インデックスを作成することにより数式の構造を利用した検索を実現する数式検索システムを提案する.本研究ではインターネット上で公開されている数式コンテンツを対象として調査と実験を行い,転置インデックスの構成方法を検討する.

現在一般的に用いられているインターネット検索システムでは,数式をクエリとして検索することは出来ない.それは数式が単に数字や記号などを一列に並べたものではなく,分数や指数を始めとした構造を持って表現されるためである.そこで,MathMLオブジェクトのDOM構造を用いて転置インデックスを作成することにより数式の構造を利用した検索を実現する数式検索システムを提案する.本研究ではインターネット上で公開されている数式コンテンツを対象として調査と実験を行い,転置インデックスの構成方法を検討する.