[3Q1-GS-9] 自然言語処理・情報検索: 文脈解析

[3Q1-GS-9-01] 脳情報を組み込んだ単語分散表現による文章からの印象・好感度推定

〇西田 知史¹、中野 裕介¹、Blanc Antoine¹、前田 直哉²、角 将高²、西本 伸志¹ (1. 情報通信研究機構、2. 株式会社NTTデータ)

キーワード：自然言語処理、単語分散表現、Word2vec、脳、認知

自然言語処理の技術を用いて獲得された単語の分散表現は、感情分析のような、文章から人間の認知内容を推定する問題にも適用されている。しかし、人間の主観が強く影響する問題ほど推定は難しい。本研究では、そのような推定問題において、分散表現に人間の脳情報を組み込むことで、推定性能を向上させるための技術を提案する。本技術では、文に対する分散表現をいったん脳活動表現に変換して、文と結びついた認知内容の推定に利用する。本技術の検証のために、テキストコーパスからword2vecを用いて単語の分散表現を獲得した。また、分散表現から脳活動表現への変換をモデル化するために映像視聴下における脳活動を機能的MRIで計測した。そして、人手による映像のシーン記述から、同映像に対して別途付与された印象・好感度指標の推定を行った。その結果、シーン記述から算出した分散表現を直接利用して推定した場合に比べ、分散表現から変換した脳活動表現を利用して推定した場合の方が、高い推定性能を示した。この結果は、人間の脳情報を組み込むことで、単語の分散表現が改善されうることを示唆している。