データ対間のサポート関係分析に基づくWeb情報の信憑性評価

概要

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本稿では,ウェブ情報の信憑性を分析するための汎用的なモデルを提案する.提案モデルでは,任意の観点からの信憑性分析を行うために分析対象となるウェブ情報とその関連情報を何らかのデータの対で表現する.そのうえで,データ対間の support 関係の強さを分析することで,対象となっているウェブ情報の信憑性を評価する.提案モデルではデータ対間の support 関係の強さを定義するために,2 種類の観点を導入する.提案モデルでは,「supportive なデータ対を多く持つデータ対は信憑性が高い」という仮説のもと,データ対として表現されたウェブ情報の信憑性分析を行う.提案モデルは汎用的であり,信憑性の分析対象となっている情報の種類に応じて support 関係の設定を行うことで,様々なウェブ情報の信憑性を分析することが可能となる.本稿では,例題として Q&A サイト上の回答の信憑性を評価するために質問・回答対間の support 関係を分析するケース,および画像信憑性を評価するために画像・テキスト対間の support 関係を分析するケースを取り上げ,実際に提案モデルによる信憑性分析を行った.さらに,ウェブ情報の真偽判定に対する提案モデルの有効性を評価する実験を行った.評価実験では,分析によって得られた信憑性スコアを用いることで,Q&A サイト上の回答の真偽を 70% 以上の精度で,画像の真偽を 65% 以上の精度で判定することができた.
2010-06-24

データ対間のサポート関係分析に基づくWeb情報の信憑性評価

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