SVM/HMMによる引用文献データの同定(情報抽出・構造分析)(ユビキタス社会における情報流通および一般)
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概要
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論文の引用文献は「著者」、「タイトル」、「雑誌名」といったフィールドから構成される。これらのフィールドに関して、その属性を自動的に同定することができれば有用である。電子図書館は、この情報を利用して引用文献の自動リンク付けを行うことができる。また、このフィールド情報は通常電子図書館に登録し、検索に利用することも考えられる。本研究では、機械学習の手法の1つであるSVMを用いてこの自動同定を行う。それに加えて、構文情報を利用してHMMのモデルを作成し、SVMによる同定とあわせて適用することで精度向上をはかることができたので報告する。
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2004-03-26
著者
-
安達 淳
国立情報学研究所
-
高須 淳宏
国立情報学研究所
-
岡田 崇
(株)日立製作所中央研究所
-
岡田 崇
ヒガシマル醤油株式会社研究所
-
岡田 崇
株式会社nttデータ技術開発本部
-
岡田 崇
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
安達 淳
国立情報学研
-
岡田 崇
産業技術総合研究所サービス工学研究センター|現在,科学技術振興機構さきがけ
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