自己組織化マップを用いたテキスト自動分類の試み

概要

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近年社会の情報化に伴い、情報ベースシステムが巨大化の一途を辿っており、それとともにさまざまな問題が顕在化してきた。とりわけ情報の受け取り手側に生じる知識獲得のボトルネックは大きな問題となっており、これを解決するための優れた検索方式の確立が重要な課題となっている。現在、テキスト検索方式として、カテゴリやキーワードなど予めテキストに付加しておいた情報を利用しつつ、文字列の一致に基づくAND/OR検索を行なうといったことがしばしば行なわれるが、これらカテゴリ分類やキーワード付けは人手による作業に頼っているのが現状である。情報ベースシステムの大規模化に伴い、カテゴリの細分化やキーワードの多様化が進み、今後このような作業の負荷はますます大きくなるものと予想される。本稿ではニューラルネットワークの一種である自己組織化マップを用いてカテゴリ分類、キーワード付けを自動的に行なう手法について述べる。我々は従来のカテゴリ分類を一般化した手法としてテキストを2次元平面上にマッピングすることを提案し、またテキストを象徴するキーワードを抽出してキーワードマップを作成することを試みる。このような2次元情報をユーザーに提示することにより、よりユーザーインターフェースの優れたテキスト検索システムの構築が可能となることが期待される。
一般社団法人情報処理学会の論文
1993-03-01

自己組織化マップを用いたテキスト自動分類の試み

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