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J-GLOBAL ID：202002269313727740   整理番号：20A0491279

教師なし学習におけるクラスタリングを用いたワークショップ会議録からの複数話題抽出の検討

A study of topics extraction from a workshop speech record by using clustering method based on unsupervised learning

著者 (5件)： 瀧田美聡 (国士舘大 理工) ,  伊集院幸輝 (産業技術総合研) ,  小早川真衣子 (千葉工大 先進工) ,  西村拓一 (産業技術総合研) ,  中村嘉志 (国士舘大 理工)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2020  号： HCI-186  ページ： Vol.2020-HCI-186,No.5,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2020年01月08日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 熟練作業者の高齢化を背景に,製造業や介護の現場における知識を集約し,人材育成やヒューマンエラーの予防に活用することが求められている.我々はこのような熟練者の持つ暗黙的な知識の集約と構造化のために,知識構造化ワークショップを実践してきた.この実践においては,事前準備,進行促進,振り返りの3つの作業をおこなうファシリテーターの役割が重要かつ不可欠である.本稿では,ファシリテーターの作業支援を目的として,3つ目の振り返り作業に着目する.振り返りでは,熟練作業者たちの自由闊達な議論におけるメタ知識としての話題を大まかに掴むことが求められる.そこで,時系列情報を含む発話間の類似度を用いた分析と,時系列情報を考慮しないクラスタリングを用いた分析の2つを組み合わせた抽出手法を提案し,ワークショップ会議録から単語ベースでの複数話題の抽出を試みる.提案手法と実際の会議録を用いた実験により,会議録中に含まれる話題と考え得る単語を複数抽出できることが確認できた.これにより,知識構造化ワークショップにおいてファシリテーターが議論の話題を大まかに把握できる可能性が示唆された.(著者抄録)

シソーラス用語： *知識集約化 ,  知識 ,  情報抽出 ,  クラスタ分析 ,  平均法 ,  会議 ,  役割 ,  介護 ,  熟練労働者 ,  発話 ,  類似性 ,  単語 ,  ワークフロー ,  形態素解析 ,  時系列 ,  電子辞書 ,  *改変
準シソーラス用語： *知識構造化 ,  話題抽出 ,  k-means法 ,  ワークショップ【集会】 ,  ファシリテーター

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (9件)：

• 経済産業省: 2018年版ものづくり白書 (2018).
• Nishimura, S., Kitamura, Y., Sasajima, M., et al.: CHARM as Activity Model to Share Knowledge and Transmit Procedural Knowledge and its Application to Nursing Guidelines Integration, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.17, No.2, pp.208-220 (2013).
• 西村悟史, 毛利陽子, 山中泉ほか: 社会福祉法人内の介護マニュアル統一を通した知識発現の改良, 情報処理学会デジタルプラクティス, Vol.10, No.1, pp.244-266 (2019).
• 伊集院幸輝, 小早川真衣子, 西村拓一: 現場主体による目的指向構造化知識の手法と対話システムによる支援の検討, 知識・技術・技能の伝承支援研究会資料 (2019).
• “MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer”. https://taku910.github.io/mecab/, (参照 2019-12-13).

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師なし学習 ,  クラスタリング ,  ワークショップ ,  会議 ,  話題