SVM(Support Vector Machine)を用いた経済記事の著者の見解に基づく分類(テキストマイニング技術)
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概要
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本研究では,著者の見解によるテキストの分類を目指す.今回は対象を経済記事とし,景気動向に村する見解別に分類を行った.分類は,最も単純な,景気が回復するであろうという見解と,景気が悪化するであろうという見解の2種類とした.景気が回復するであろうという見解の記事と,景気が悪化するであろうという見解の記事では,よく使用される語が異なるため,そこに着目した分類手法を考案した.本稿では,手法と,実験結果について報告をする.実験の結果,語の頻度を素性値としたSVM(Support Vector Machine)を用いた手法で,良好な結果が得られた。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-05-22
著者
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