言語情報を利用したテキストマイニング
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概要
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テキストマイニングの分野は決して新しいものではなく,単語の共起やクラスタリングといった多くの手法が現在まで提案されている.しかし,それらの多くは,テキストを単語の集合という簡単な構造で表現しており,単語間の関係や構文的な係り受け関係を無視してしまっている.このような構造では,多くの場合,文がもつ本当に意味のある構造をうまくとらえらない.本稿では,チャンキングや係り受け解析といった自然言語処理ツールを使用し,テキストデータを具体的な内容をよりよく反映した半構造化データに変換し,そこから有益なパターンを抽出する手法を提案する.具体的には,テキストマイニングを半構造化されたデータから頻出する部分構造の抽出ととらえ,シーケンシャルパターンのマイニング手法であるPrefixSpanアルゴリズムを拡張し,この問題を効率よく解決するアルゴリズムを提案する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-03-04
著者
-
松本 裕治
奈良先端科学技術大学院大学
-
山本 薫
理化学研究所ゲノム総合科学センターゲノム情報科学グループ
-
工藤 拓
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
工藤 拓
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
山本 薫
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
坪井 祐太
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
坪井 祐太
日本IBM東京基礎研究所
-
坪井 祐太
日本アイ・ビー・エム(株)東京基礎研究所
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