キャプションと記事テキストの最長一致文字列照合による報道番組と新聞記事との対応づけの自動化
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概要
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本稿では, ニュースのキャプションと記事の文字列の照合により各報道に対応する新聞記事を特定する手法を提案する. 一致文字列の長さ, キャプションと記事中での出現位置により重みづけし, 類似度を計算する. そして類似度が最大で閾値以上のものを選ぶ. 学習サンプルによって各種パラメータを決定した結果, 学習サンプルで再現率100%, 適合率93.2%, テストサンプルで再現率98.0%, 適合率77.8%(閾値のみ決め直した場合, 再現率98.0%, 適合率84.5%)という精度が得られた. また事例を検討し, 長い文字列に重みを与え過ぎることの弊害を明確にした.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1996-09-12
著者
-
渡辺 靖彦
龍谷大学理工学部情報メディア学科
-
渡辺 靖彦
龍谷大学理工学部電子情報学科
-
長尾 眞
京都大学工学部電気工学第二教室
-
角田 達彦
東京大学医科学研究所
-
大石 巧
京都大学工学研究科電子通信工学
-
角田 達彦
京都大学工学研究科電子通信工学
-
大石 巧
京都大学大学院工学研究科電子通信工学専攻
-
長尾 眞
京都大学工学研究科電子通信工学
-
長尾 眞
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
渡辺 靖彦
龍谷大学理工学研究科情報メディア学専攻
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