SVO構造を用いた因果関係ネットワーク構築手法について

概要

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人々のより深いニュース理解を支援するシステム作成のために,事象間の因果関係をネットワーク構造を用いて表現する手法を提案する.我々はこれまで,原因事象を始点ノード,結果事象を終点ノードとしたエッジラベル付き有向グラフとして因果関係ネットワークを表す TEC モデルを提案してきた.本稿では,日本語文法の SVO 構造に着目し,ノードの保持するキーワードのうち因果関係を含む文節から得られるキーワード (事象キーワード) について改良し,因果関係を含む文節から得る主語 (Subject),動詞 (Verb),目的語 (Object) の 3 属性を事象キーワードとする手法を提案する.因果関係ネットワークを構築するために類似した事象を表すノード対をマージするが,ノード間の事象キーワードを属性ごとに抽象概念レベルで比較することで,類似した事象のノード対を発見する.また,記事タイトルに含まれる語を利用してトピックの類似する記事集合間だけでマージ計算を行い,計算量を減らす手法を提案する.また,実際の記事から因果関係を抽出してマージを行い,トピックの類似する記事間集合だけでマージ計算を行っても精度や再現率が低下しないことを確かめた.
一般社団法人情報処理学会の論文
2009-11-13