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J-GLOBAL ID：201902282141266945   整理番号：19A0588276

首都直下地震-2.被害をどう把握するのか SNS上の災害関連情報をリアルタイムに把握するためのAIシステム

著者 (1件)： 大竹清敬 (情報通信研究機構)
資料名： 日本地震工学会誌  (Bulletin of JAEE)
号： 36  ページ： 9-12  発行年： 2019年02月28日 
JST資料番号： L5735A  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・災害時にツイッター等のSNS上に投稿される有用な災害関連情報を収集・分析し,災害に関する質問に回答するシステム”対災害SNS情報分析システムDISAANA”の概要(パターンベース質問応答,表現の多様性への対応,地名の適切な処理,デマへの対応,リアルタイムシステムを実現するための手段)に関する論述。
・災害時に指定エリアで挙がっている被災報告を自動的に抽出し,それらをわかりやすく整理,要約するシステムD-SUMMの概要(自動抽出(AIによる自動抽出)と対応付け,要約と整理方法(意味カテゴリー辞書,意味的極性辞書の使用))に関する論述。

シソーラス用語： *プレート内地震 ,  *情報 ,  *情報システム ,  *人工知能 ,  人工知能システム ,  Web【情報システム】 ,  分析 ,  質問処理 ,  情報収集 ,  被災 ,  抽出 ,  *災害情報 ,  災害対応 ,  *首都直下地震
準シソーラス用語： *AI【人工知能】 ,  AIシステム ,  SNS ,  ツイッター ,  *災害情報システム ,  自動抽出 ,  情報分析

分類 (2件)： 自然災害  (RA02030M) ,  情報工学一般  (JA01010B)

引用文献 (6件)：

• 後藤,大竹,S.De Saeger,橋本,J.Kloetzer,川田,鳥澤:質問応答に基づく対災害情報分析システム,自然言語処理,Vol.20,No.3,pp.367-404.2013.
• 水野,後藤,大竹,川田,鳥澤,クロエツェー,田仲,橋本,奥村:モダリティ解析の導入による対災害SNS情報分析システムDISAANAの質問応答性能の改善,情報処理学会論文誌:コンシューマ・デバイス&システム(CDS18),Vol.6,No.1,pp.106-120,2016.
• 田仲,大竹,鳥澤,田浦:RaSC:高速なストリーム通信をサポートする言語処理プログラムの高速化・高並列化ミドルウェア,言語処理学会第20回年次大会予稿集,pp.705-708,2014.
• I. Varga, M. Sano, K. Torisawa, C. Hashimoto, K. Ohtake, T. Kawai, J. Oh, and S. De Saeger: Aid is Out There: Looking for Help from tweet during a Large Scale Disaster, In Proceedings of the ACL 2013, pp.1619-1629, 2013.
• C. Hashimoto, K. Torisawa, S. De Saeger, J. Oh, and J. Kazama: Excitatory or Inhibitory: A New Semantic Orientation Extracts Contradiction and Causality from the Web, In Proceedings of EMNLP-CoNLL 2012, pp.619-630,2012.

タイトルに関連する用語 (8件)： 首都直下地震 ,  被害 ,  把握 ,  SNS ,  災害 ,  関連情報 ,  リアルタイム ,  AIシステム