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Title: 関係事象の組織化によるニュース記事の理解支援
Authors: 堀江, 伸太朗  KAKEN_name
切通, 恵介  KAKEN_name
馬, 強  kyouindb  KAKEN_id  orcid (unconfirmed)
Issue Date: 5-Aug-2015
Publisher: 情報処理学会
Journal title: 情報処理学会研究報告 / IPSJ SIG Technical Report
Volume: 2015-DBS-161
Issue: 15
Start page: 1
End page: 6
Abstract: 本研究では,具体的な要素を含まず簡潔にまとめられ記述されたニュース記事に対応する,具体的なイベント (事象) を抽出し関係事象の組織化を行うことで理解支援を行う手法を提案する.ニュース報道では出来事のその由来や背景知識について,まとめて簡潔にしか記述しない場合が多く,ユーザーにとって理解が困難な場合がある.我々は,関連記事から事象を表す SVO タプルの抽出,また時間や場所の表現,及び動詞の性質を分析して簡潔に記述された事象に対応する具体事象の抽出を行う.また,得られた具体事象の主体と行動に基づいて分類し,その関連によって記述の根拠を示す.これらを共に提示することでユーザーのニュース記事への理解を支援することを目的とする.
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