文書拡張によるキーワード抽出(一般セッション, ロボットとの相互作用のための言語処理・パターン認識・メディア理解)
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概要
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キーワード抽出は情報検索に有用な技術の一つである.その中でも辞書を用いないでキーワード抽出を行う手法がある.この方法では反復度と呼ばれる統計量が用いられる.この方法には, 文書長が短い場合に反復度の推定がうまく行えず, キーワード抽出精度が低下するという問題がある.そこで本研究では, 類似した文書を結合することで長く拡張した文書を元に反復度の推定を行った.従来法との比較実験の結果, 精度改善まではいたらなかったが, 従来法に比べてキーワードの再現率が上がり, また, 非一般的な分野に特化したキーワードが抽出できるという新たな一面を発見した.結論として, キーワード抽出における文書拡張の有用性を報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-09-14
著者
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梅村 恭司
豊橋技術科学大学 情報工学系
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梅村 恭司
豊橋技術科学大学情報工学系
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梅村 恭司
豊橋技術科学大学
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武田 善行
東京大学総合研究機構 俯瞰工学部門
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武田 善行
豊橋技術科学大学情報工学系
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梅村 恭司
豊橋科学技術大学 情報工学系
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長町 健太
豊橋技術科学大学 ネットワーク応用研究室
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