Twitterからの人間行動属性の自動抽出

摘要

本論文の目的は，twitterから取得した文中に現れる行動の基本属性（行動主，動作，対象，時間，場所）を自動的に抽出することである．しかし，先行研究では，頻度が低い行動を獲得できない．そして，抽出する前に，動詞リストとカテゴリワード（対象を表すワード）を予め準備しておく必要がある．そこで本論文では，条件付確率場（Conditional Random Fields）と自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）を用いて，行動属性の自動抽出手法を提案する．提案手法では，人手でラベル編集や行動のドメインの定義などの必要がなく，頻度が低い行動も獲得できる．