記事データからの分類知識獲得に関する実験シミュレーション
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概要
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本報告では、新聞記事自動分類システムに不可欠な分類知識の獲得方法に関する7種類の実験シミュレーションについて述べる。本システムでは、既に分類済みの教師データから自動抽出したキーワードおよびその重みをカテゴリ別に分類知識ベースに格納しておき、入力記事から抽出したキーワードとのマッチングにより各カテゴリとの類似度を計算して分類すべきカテゴリを決定する。この種の分類方式では、(1)キーワードの抽出方法だけでなく、(2)キーワードの抽出範囲、(3)教師データの選定方法が分類精度に与える影響が大きく、これらの要素を考慮して分類システムを構築することが不可欠である。これを実証するために、新聞記事データ1年分を用いて22のカテゴリに自動分類する評価実験を行い、上記要素の分類精度に及ぼす効果影響を測定した。その結果、上記3種類の要素により、分類精度が大きく変化することを確認した。
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1997-03-28
著者
-
辻 洋
大阪府立大学
-
辻 洋
(株)日立製作所システム開発研究所
-
間瀬 久雄
(株)日立製作所
-
辻 洋
(株)日立製作所
-
森本 由起子
(株)日立製作所
-
間瀬 久雄
(株)日立製作所 システム開発研究所
-
森本 由起子
株式会社日立製作所
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