モダリティ解析の導入による対災害 SNS 情報分析システム DISAANA の質問応答性能の改善
水野淳太， 後藤淳， 大竹清敬， 川田拓也… - 情報処理学会論文誌 …, 2016 - ipsj.ixsq.nii.ac.jp
水野淳太， 後藤淳， 大竹清敬， 川田拓也， 鳥澤健太郎， 田仲正弘， 橋本力， 奥村明俊
情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス & システム (CDS), 2016•ipsj.ixsq.nii.ac.jp論文抄録 我々は, 災害時に Twitter に投稿される膨大な情報を効率良く検索するために対災害
SNS 情報分析システム DISAANA を開発し, スマートフォンおよび PC で誰もが利用可能な Web
アプリケーションとして試験公開している. 本稿では, まず先行システムについて説明し,
その問題点についてまとめる. 次に, それらの問題を DISAANA がどのように解消するかを説明する.
特に, 不適切な回答候補の抽出を回避するために導入したモダリティ解析について詳述する.
評価実験では, 東日本大震災時のツイートに対して, 人手で構築した 192 問の質問とその回答から …
SNS 情報分析システム DISAANA を開発し, スマートフォンおよび PC で誰もが利用可能な Web
アプリケーションとして試験公開している. 本稿では, まず先行システムについて説明し,
その問題点についてまとめる. 次に, それらの問題を DISAANA がどのように解消するかを説明する.
特に, 不適切な回答候補の抽出を回避するために導入したモダリティ解析について詳述する.
評価実験では, 東日本大震災時のツイートに対して, 人手で構築した 192 問の質問とその回答から …
論文抄録
我々は, 災害時に Twitter に投稿される膨大な情報を効率良く検索するために対災害 SNS 情報分析システム DISAANA を開発し, スマートフォンおよび PC で誰もが利用可能な Web アプリケーションとして試験公開している. 本稿では, まず先行システムについて説明し, その問題点についてまとめる. 次に, それらの問題を DISAANA がどのように解消するかを説明する. 特に, 不適切な回答候補の抽出を回避するために導入したモダリティ解析について詳述する. 評価実験では, 東日本大震災時のツイートに対して, 人手で構築した 192 問の質問とその回答からなる評価セットを用いて本システムの評価を行った. 評価の結果, 先行システムに比べて F 値が 7 ポイント改善した. エラー分析結果に基づいて, 今後の改善方針について考察する. さらに, 自治体で実施した DISAANA の有用性検証実験の結果についても報告する.
ipsj.ixsq.nii.ac.jp