電子化新聞を用いた概念ベースの拡張と属性重み付与方式(概念・連想)
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概要
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本稿では, 連想システム実現の中核となる概念ベースの構築とその利用法に関する報告を行う.概念ベースは, 電子化された国語辞書等を機械的に解析することで作成され, 各概念を構成する属性には, 重要性を示す重みが付与されている.本研究で対象とする概念ベースは, ベクトル空間モデルを前提としておらず, 概念の属性をシソーラス等で意味的に圧縮することなく, そのまま使用している点に特徴がある.本稿では, 電子化辞書をベースに作成した約3万4千語の概念ベースに電子化新聞から抽出した新たな概念を加え, 約9万語に拡張している.拡張した概念ベースへの重み付け手法として, 重み学習方式と属性信頼度×idf方式を比較・検討し, 両手法の問題点を明確にしている.これらの問題点に対処すると共に, 新概念の自動学習に適用可能な, 関連度を用いてリアルタイムでの重み付けを行う手法を新たに提案する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-03-10
著者
-
奥村 紀之
同志社大学大学院工学研究科
-
渡部 広一
同志社大学大学院工学研究科
-
河岡 司
同志社大学大学院工学研究科
-
河岡 司
同志社大学
-
渡部 広一
同志社大学大学院 工学研究科
-
渡部 広一
同志社大学大学理工学部
-
渡部 広一
同志社大学 理工学部
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