ニューラルネットワークによるインターネット配信ニュースの記事切り出し
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概要
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インターネットの普及により, 日々大量のテキストデータをメール配信サービスにより入手できるようになった. 大量の情報を高速に処理するためには, 深い意味解析に立ちいらず, なるべく個々のデータ形式にとらわれない方法で記事を切り出すことが必要である. 本報告では, ニューラルネットワーク技術を適用した記事切り出し方法を提案する. 7つの配信サービスに適用し, その有効性を検証した. 平均で98.5%という高い認識率が得られた. さらに, ルールで補正することにより, 認識率を99.3%にまで高めることができた. また, 学習パターンに冗長性があることに着目して, 学習の進捗によって冗長パターンを検出し, この学習をスキップすることにより, 大幅な高速化(約5倍)を達成した.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1999-04-15
著者
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