人間は、多くの情報から必要な箇所を抜き出し、つなぎ合せ、状況に応じた文脈に沿って、新たな情報を生成することができます。本研究では、大量に蓄積された情報を機械的に処理して、大量の情報の中に隠された潜在的な物語を紡ぎ出すことを目標とします。このために、物語構造モデルを導入し、文書の意味を解釈せずに、文書から得られる表層的な特徴量を基に、物語構造を抽出し、文書を分解・再構成する、ナラティブ連想情報アクセス・フレームワークを構築します。