はじめに

近年，インターネット上で様々な電子テキストが増加している． これらの電子テキストから有益な情報を取り出すことが望まれている． またリーマンショックや地震など，社会を揺るがす出来事も多くなり，社会構造を的確に把握する技術が望まれている． そこで本研究では，電子テキストから特定のキーワードに基づく関係情報(ネットワーク)を抽出する方法を提案する[2]． 本研究では，事物の関係情報をネットワークとしてまとめたものを社会構造モデルと呼ぶ． 「地震」というキーワードに基づいて社会構造モデルの抽出を行った．

また，抽出された単語の関係間のエッジに重みを持たせることで活性伝搬[3]を用い， モデルにおいてどういった概念が特に重要であるかの分析も行った[4]．

本研究の主な特徴をあらかじめ整理すると以下のようになる．

• テキストから社会構造の把握に役立つ社会構造モデルの情報を取り出すという特色のある研究対象を扱った．
• 実験データとして新聞とWikipediaを比較し，本研究の実験では社会構造モデルの構築には新聞の方が役立つことを確認した．
• 社会構造モデルのネットワークのノードの抽出には，条件付き確率よりもTF-IDFの方が役立つことを確認した．
• 地震を題材にして作成した社会構造モデルのネットワークにおいて活性伝搬を行い，地震が起きた際に特に重要となる可能性のある概念を抜き出した．

第2章では，本研究の関連研究を述べ， 第3章では，提案手法の手順，説明を行い，活性伝搬の方法を説明する． 第4章で実験データの選定，比較手法との比較を行う． 第5章では，結果の考察を行う． 第6章では，今後の課題の説明を行う．