第73回研究会
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Ryoji.akimoto (会話 | 投稿記録)
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目次 |
第73回デジタルドキュメント研究会・概要
主査：今村誠（三菱電機）
幹事：中挾知延子（東洋大学）、斎藤伸雄（凸版印刷）、細見格（NEC）、天笠俊之（筑波大学）
日時：平成21年9月25日（金）
テーマ
「文書情報の構造化とその活用，および一般」
IT技術の発展とコモディティ化により，組織や個人が扱う情報資源の量は爆発的に増加しています．ディジタルドキュメント分野においても，増加するドキュメント資源の管理，運用とその有効利用が望まれています．本研究会では，文書情報の構造化をキーワードに，
- ・構造化文書データモデル
- ・文書の構造化・部品化による文書作成・管理・配信への応用
- ・構造化文書データベース
- ・マルチメディア構造化文書処理
- ・Web文書からの情報抽出・知識発見
に関連した研究発表を行います．また，専門家による招待講演，パネリスト数 名によるパネル討論を行い，文書情報の構造化とその活用の今後の展望につい て議論します．
※発表者の方が当日使用されたパワーポイント等を研究会報告として研究会のホームページにてPDFで後日公開させていただくことを予定しております.趣意にご了承いただける方はよろしくお願い申し上げます.
※今年度から研究発表会はペーパレスとなります。公知日も開催日の1週間前(9月18日（金）)となりますのでご注意ください。
プログラム
議題: 文書情報の構造化とその活用，および一般
一般講演（発表20分＋質疑応答10分）
■9月25日（金）午前「Webサービスとコンテンツライフサイクル」(11:00-12:00)
(1) Web APIマッシュアップのためのE4Xサービス
- ○杉本正勝（東京情報大学）
(2) デジタルコンテンツのライフサイクル管理
- ○園田俊浩，竹林知善，井谷茂寛（株式会社富士通研究所）
－－ 昼食（75分） －－
■9月25日（金）午後「情報抽出」(13:15-14:15)
(3) テキスト圧縮を用いた言語に依存しないテキストアート抽出法
- ○林和幸，鈴木徹也（芝浦工業大学）
- 我々はテキストデータ中のテキストアートを抽出する方法を提案してきた。その手法は機械学習によって得られる決定木を用いており、テキストの言語に依存せずテキストアートの抽出を行うことが出来る。本研究では、その機械学習に用いる属性として、テキストのデータ圧縮率に注目する。どのようなデータ圧縮アルゴリズムによる圧縮率が、テキストアートの抽出に適しているかを実験により確認する。
(4) Webページを対象としたXMLデータ抽出手法の検討
- ○天笠俊之，ゴー シー ヴィエト フー，北川博之（筑波大学）
- Webコンテンツなどの非構造情報からレコード情報を抽出する手法として情報抽出手法が注目され，この数年活発に研究されている．しかし，既存の手法は単純な構造を持つレコード情報に特化しており，XMLのような複雑な構造を有するレコードを抽出するには，いくつかのクリアすべき技術課題が存在する．本稿では，WebコンテンツからXMLデータを抽出するための技術課題について議論するとともに，提案するXMLデータの抽出手法について述べる．
－－ 休憩（15分） －－
■9月25日（金）午後「招待講演」(14:35-15:30)
招待講演（予定）
－－ 休憩（15分） －－
■9月25日（金）午後「情報推薦と検索インタフェース」(15:45-17:15)
(5) オノマトペロリ：オノマトペを利用した料理レシピ推薦システム
- ○カンウィパー ラートサムルアイパン，渡辺知恵美（お茶の水女子大学），中村聡史（京都大学）
- 日本では料理や味覚を擬音語、擬態語を表すオノマトペを用いて「ふわふわケーキ」のように表現することが多い。そこで本研究では、オノマトペを利用した料理レシピ推薦システムの開発をしている。具体的にはWeb上の料理掲載ページよりレシピを収集し、レシピ内の文章を解析する。それにより、オノマトペと固有名詞（料理名、食材など）、形容詞、一般名詞、動詞の関連性を数字化する。これらの関連より、レシピに含まれる語からオノマトペとの関連度を算出することで、キーワードサーチと比べて精度の高いレシピ検索システムを目指す。
(6) 異種XMLデータに対するファセット探索手法の提案
- ○駒水孝裕，天笠俊之，北川博之（筑波大学）
- 近年の情報爆発に伴い増加したデータを保存する形式として，XML(Extansible Markup Language) が普及している．本稿では，XMLデータに対するファセットナビゲーションの適用の定式化をし，さらにその応用として，多種多様なXMLデータ群に対するファセットナビゲーションにも対応できるように定式化された手法を改良する．
(7) Wikipediaの連想ネットワークを利用した情報検索とタグ付けインタフェースの試作
- ○中山浩太郎（東京大学）
- Wikipediaが幅広い分野に関する知識の集合として成長するに従い，知識抽出のコーパスとして解析することで，概念間の（連想）関係を抽出する研究が盛んに行われている．これらの研究によって抽出された構造化データの主なアプリケーションは情報検索の高度化であり，いくつかの先行研究でその有用性が確認されている．本研究では，Wikipediaから抽出した概念間の連想ネットワークを利用した新しいタグ付け・検索インタフェースを提案する．
問合せ先
デジタルドキュメント研究会
〒305-8573 つくば市天王台1-1-1
筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
E-Mail: amagasa [AT] cs.tsukuba.ac.jp
