なぜ俺は「チンボ『が』シコシコ」するのか
http://kohada.2ch.net/test/read.cgi/prog/1342488636/

高度な自然言語処理を行なう際には、構文情報のみならずさまざまな語と語の関連情報が重要となってくる。
我々は「トマトなどの野菜」といった定型表現を用いて、新聞記事から、名詞の下位概念を自動的に抽出する
手法を提案する。7種の定型表現を作成し、6年分の新聞記事をコーパスとして下位概念を抽出した。
その結果、ほぼ6割以上の正解率で下位概念が得られた。また、抽出した下位概念と、人間が連想した
下位概念との比較をおこない、2人以上の被験者が連想した下位概念のうち、平均85%の下位概念を
コーパスから自動抽出することができた。
http://ci.nii.ac.jp/naid/110002948748/

本稿では、Web文書から意見を抽出し、それらをレーダーチャートの形式で要約/視覚化する意見抽出分類
システムを提案する。Webの意見は、商品購入の際の情報収集、市場調査等のマーケティング、企業のリスク管理等、
さまざまな目的での利用が考えられる。Webの意見の収集/分析に関する研究には2つの課題がある、
対象とするWeb文書から意見に該当する箇所を抽出すること、抽出した意見を要約/視覚化することである。
本システムは、この2つの課題を3つ組{対象物,属性,評価}のモデルと情報抽出の手法を用いて解決する。
本システムを車に関するレビューサイトの100記事を対象として評価したところ抽出精度が適合率82%,再現率52%であり、
システムが出力したレーダーチャートと人手で作成したレーダーチャートが類似することを確認した。
http://ci.nii.ac.jp/naid/110002949320/