分類体系相互の関係を利用したテキストの自動分類
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概要
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本稿では,分類体系相互の関係を利用した日本語テキストの自動分類手法を提案する.従来の分類手法は,表記の統計情報を用いた手法と分類体系に依存した情報を用いた手法の二つに大別できるが,本手法ではシソーラスによる統計情報から分類体系相互の関係を自動学習するという両者の中間的な手法を用いることで,前者の分類精度の低さと後者の汎用性の低さの問題点を同時に解決した.本手法を用いて合計1260記事の新聞コラムを対象にした10カテゴリーへの分類を行った結果,2カテゴリーに対して100%の再現率,別の2カテゴリーで100%の適合率となり,全体の平均でも約95%の正解率となった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-03-09
著者
-
増山 繁
豊橋技術科学大学知識情報工学系
-
山本 和英
Atr音声言語コミュニケーション研究所
-
増山 繁
豊橋技術科学大学
-
内藤 昭三
NTTソフトウェア研究所
-
山本 和英
豊橋技術科学大学知識情報工学系
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