歴史テキストからの動的知識グラフ構築と探索的分析手法の提案

歴史学習・歴史研究においては，個別の出来事の知識だけでなく，出来事間の関係（誰が誰と協調し，どこで対立し，その構造がいつ変わったか）を捉えることが重要である．しかし，教科書や事典などの記述から抽出されるイベントデータは，出来事が列挙的に並ぶ傾向があり，出来事間の結びつきが疎（スパース）になりやすい．そのため，テキストから全体構造を直接理解することは難しい．この課題に対し，出来事間の関係を一つ一つ紐付け，ラベリングしていくアプローチが考えられる．だが，こうした手作業には膨大なコストがかかり，大規模なテキストへの適用は現実的ではない．そこで本研究では，精度を一定程度犠牲にしても，統計的・自動的に関係をラベリングする手法を目指す．本研究の基本的なアイデアは以下の通りである：1.共起による関係の近似：書籍の複数ページにわたって共起する固有表現は，何らかの関係を持つと仮定する