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概要

Wikipedia というオンライン百科事典には,多くの法則が収録されている. 法則には別の法則から発見されるという変遷があり, 読者は法則の変遷を知ることで法則の理解を深めることができる. そこで,本研究では法則の変遷についての情報を Wikipedia から自動抽出することを目的とする.

本研究での変遷情報とは,変遷の関係にある2つの法則名および各発見年による組と定義する. たとえば, 「1670年に発見された決定理論を基に,1928年にゲーム理論が提唱された」 という文では, 『「決定理論(1670)」「ゲーム理論(1928)」』という組を1つの変遷情報とする.

変遷情報の抽出は法則年号の抽出処理と法則対の抽出の2つで構成する. 変遷情報の抽出手法として,ヒューリスティックルール,および,教師あり機械学習に基づく手法を提案する. ヒューリスティックに基づく手法の性能を向上させるために,教師あり機械学習 を用いて性能を向上させる. 実験の結果,変遷情報の抽出ではヒューリスティックルールに基づく 簡単な手法でもF値0.46を得た. ヒューリスティックルールに加え 教師あり機械学習を利用する手法でF値0.68を得た. 法則年号を取り出さなくてよく,変遷の関係に ある法則対を取り出すという目的では, 教師あり機械学習手法でF値0.87を得た.



平成25年10月10日