自然言語処理プロジェクト

2.1 用例文数提示

エディタで論文を執筆中に、ユーザが入力した形態素の組み合わせとそれを含む用例文の件数を常に提示するシステムを開発しています。用例文数の少ない組み合わせは、論文ではあまり使われず、不適切である可能性が高いと考えられます。このように、用例文数を観察することによって、ユーザは自分の間違いに気付き、作成した文を考え直すことができます。

図1: エディタ上での用例文数の提示

2.2 詳細な用例文提示

文に不適切な表現があると気づいても、正しい表現が分からない場合があります。この場合、具体的な用例文を見て、使われている表現を参考にする必要があります。本システムでは、用例文数をクリックすれば、詳細な用例文が表示されます。また、大量の用例文から有用な用例文をユーザが効率的に見つけるために、複数キーでソートし、また、長文を圧縮して提示します。

図2: 用例文提示画面

3.1 議事録コンテンツからの情報抽出

本研究室では、研究の進捗報告などの会議にディスカッションマイニングシステムを導入することにより、意味構造化された議事録コンテンツを作成・蓄積しています。

ディスカッションマイニングシステムによって作成された議事録コンテンツは、発表スライド・参加者の発言内容（テキスト）・音声・映像などによって構成されています、また、議事録コンテンツは、発言間の関係（議論構造）や発言・スライド間の関係、発言・映像間の関係などの情報も保持しています。これらの構成要素から新たな知識を発見し、会議支援に役立てることを本プロジェクトでは目指しています。

議事録集合からの効率的な情報取得のために、マーキングボタン・プラスボタン・マイナスボタンが押された記録、発言間の親子関係（議論構造）、スライド上の要素間の親子関係、などの情報を新たに議事録コンテンツから抽出し、データベースに格納するようにしました。これにより、発言に対するマーキング情報、会議で発言しているときに表示されているスライドの内容、発言の親となる発言の内容などの取得が容易にできるようになりました。

ディスカッションマイニングシステムの概要については、ディスカッションマイニングプロジェクトの紹介ページをご覧ください。

3.2 入力候補提示による議事録作成支援

書記を対象とした支援として、過去の議事録を利用した議事録作成支援に関する研究を行っています。

会議中、書記は議事録作成のためにリアルタイムで発言の要約・記録を行います。テキストの入力が議論に追いつかないことはたびたび起こり、書記は会議終了後に会議の映像を確認しながら議事録を補完・修正する必要があります。議事録作成にかかる人的コストは非常に高いというのが現状です。

書記のテキスト入力にかかるコストの低減を目指して、入力候補提示による議事録作成支援システムの開発に取り組んでいます。会議中に、次に入力される文字列を過去の議事録からリアルタイムに予測し、予測結果を入力候補として提示するというものです。ユーザ（書記）は、提示された入力候補を選択することによって入力時間の短縮を行うことができます。

図3: 入力候補の提示

発表者・発言者・現在の発言に対して議論構造的に親となる発言・発言時のスライド内の文章などといった背景情報を利用することで、状況に合った入力候補の予測・提示を目指します。