テキストマイニングと強化学習を用いた電子メール自動分配(データマイニング)
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概要
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電子メールやWebを利用した問合せメールを,適切な担当者に自動分配するシステムを構築した.提案手法は,まず各担当者が作成した文書ファイルを収集して,この中の出現単語のtf・idf値とidf/conf値を算出し,この2種類の辞書を担当者ごとに作成する.更に,従来の帰納的学習に代えてProfit Sharingを応用し,これらのウェイトを強化学習することが特徴である.システムは,問合せメールとこれらの辞書を照合して,単語のウェイトと一致率から担当者ごとにスコアを算出し,このスコアが高い担当者を回答者として推定する.提案方法の有効性を評価するために実際の問合せメールを用いて評価実験を行い,以下のような考察をした.(1)問合せメールを分配している専門家の分配精度から実用上必要な精度を明らかにした.(2)tf・idf値とidf/conf値を用いただけの分配では,実用的な分配精度が得られなかった.(3)(2)の単語のウェイトを強化学習することにより分配の専門家と同等な精度で実用的な分配ができた.最後に(3)の実用的な精度を得るための文書ファイル数とノイズに関する評価を行い,更に従来のテキスト分類手法との精度比較を行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-10-01
著者
-
木村 春彦
金沢大学工学部
-
南保 英孝
金沢大学工学部電気・情報工学科
-
加藤 直孝
石川県工業試験場
-
上田 芳弘
石川県工業試験場
-
林 克明
石川県工業試験場
-
南保 英孝
金沢大学大学院 自然科学研究科
-
成田 仁志
金沢大学工学部情報システム工学科
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