手順の説明を含む箇条書きを抽出するための手がかり分析
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概要
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質問応答システムの研究は,主に回答のタイプとして固有名詞や数値表現を扱う段階から,パッセージによる回答が必要な問題を扱う段階へ入ってきた。この新たな研究の端緒として,Web上のHTML(Hyper Text Markup Language)のリストタグが付与されたテキスト(箇条書き)を,手順タイプと非手順タイプに機械的に分類するタスクを考える。検索エンジンを用いて箇条書きを収集し,機械学習の1手法であるSVM(Support Vector Machine)を用いて学習を行い,得られたモデルを検討することにより分類に有効な特徴量を考察した。筆者推定のタスクに用いられる手法をベースに手法の改良を試み,コンピュータ分野に関しては90%以上の精度で分類可能な特徴量の組み合わせを得た。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-11-12
著者
-
松本 裕治
奈良先端科学技術大学院大学
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徳永 健伸
東京工業大学大学院情報理工科学研究科
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田中 穂積
東京工業大学
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松本 裕治
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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田中 穂積
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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田中 穂積
東京工業大学工学部情報工学科
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徳永 健伸
東京工業大学
-
武智 峰樹
富士通(株)
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田中 穂積
東京工業大学情報理工学研究科
-
武智 峰樹
富士通株式会社:奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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