電子メイルを対象とした帰納的学習を用いたSubjectの自動生成手法の性能評価
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概要
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本稿では,帰納的学習を用いた電子メイルのサブジェクトの自動生成手法を提案し,性能評価実験を行った結果について述べる.ここで,我々は,メイル本分から重要文を抽出し,抽出された重要文からサブジェクトを生成する手法Aによる,品詞情報を利用しない場合と名詞だけの品詞情報を利用した場合の比較実験を行った.その結果,正抽出率が13ポイント向上することを確認した.また,重要文を抽出せずに,サブジェクトを生成する手法Bを提案し,手法Aとの比較実験を行った.その結果,正抽出率が手法Aより9.7ポイント向上することを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-08
著者
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栃内 香次
北海学園大学大学院経営学研究科
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栃内 香次
北海学園大学経営学部
-
栃内 香次
北海学園大学
-
康 錦紅
北海道度大学大学院工学研究科
-
荒木 健治
北海道度大学大学院工学研究科
-
康 錦紅
北海道大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
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