追加された行はこの色です。削除された行はこの色です。[#gda339d7]&ref(knowledge_data.gif);インターネット上のホームページ群は世界最大の知識の書物といえます。人類はかってこれだけの知識の素を共有したことはありません。我々はそこから膨大な量の情報を瞬時に集めることができます。増え続けるWeb空間からどのようにすれば効率良く知識を獲得できるのでしょうか?沢山ある情報をどのように組み合わせればより価値ある情報を作れるでしょうか?知識の発見とデータの発見のサイクルを目指して研究を行っています。[#qcf32d8f]文書とキーワードのように相互に関連するデータを表す2部グラフにおいて重要部分を反復で求めるブートストラッピング法が知られています。反復中に話題がずれるトピックドリフト問題があります。そこで、反復の各ステップにおいて、上位K個の文書に限定することで、トピックドリフトを防ぐ方法を考案し、その有効性を検証しています。[#f36f4c3c]図は、時間軸に注目しキーワードの変化を捉えたMilkyWayシステム7)です。1992年から2012年に発表されたe-learning関連の文献情報を対象に、時代による研究動向を天の川のように表示することで、個別の論文を見ていてもわからない概観を捕まえようとしています。[#lf91ee43]下の図も二次元表示は同じですが、表中のセルには件数だけでなく、特徴的キーワードを表示しています。この図は、観光関連ブログデータを対象として、ラーメンとうどんで検索し、それぞれの検索結果に現れる特徴的なオノマトペをダブルランク法で表示したものです。単純なキーワードでの分析でなく、感性的な分析を実現しようと思っています。[#f2aeff15]従来の検索エンジンでは、ユーザーのキーワードに対する検索結果を順位付きリストのような一次元表示しかできません。我々のマトリックス検索システムでは、複数の観点からの分析を実現します。ユーザーは2つの観点を選択すると、それぞれの観点に基づいた分類が行なわれ検索結果は2次元マップとして表示されます。表示された各セルには、観点ごとに特徴語が自動的に抽出されているので、セルの解釈だけでなく、検索拡張や絞り込みのためのキーワードとして利用できます。各セルをクリックするだけでズーミング検索ができます。Tabulationを作りました。グループなどを分析軸とすることで、研究調査が効率化できます。[#lb290ee7]コンセプト・グラフ・エンジンは文書群に現れる特徴語の概念的な上下関係を表す可視化システムです。ユーザーが入力するキーワードを含む文書群を検索結果として求めるところまでは通常の検索エンジンと同じですが、コンセプト・グラフ・エンジンは検索結果のこれらの文書に含まれる特徴語を抽出します。それら特徴語の間の概念的な上下関係を出現頻度にもとづき抽出し、グラフとして可視化します。検索結果が数百件あったとしても、それらの文書でどのようなことがポイントになっているか大局的につかむことができます。具体的な文書を読む前に、あるいは、検索結果をじっくり読んだ後で、概観をまとめたり分析するための強力なツールとなります。GETA.を利用しています。ビジネス相談など、お待ちしています。