テキスト特徴と画像特徴を併用したWeb上の写真付きニュース記事のクラスタリング(テーマセッション(3),データ工学とメディア理解との融合)
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概要
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Web上には大量のニュース記事が毎日配信されており,それらを毎日自動的に収集することによって,個人でも容易にニュースDBを構築することが可能である.しかしながら一ヶ月間で1000件以上にもなるニュース記事からユーザが興味のある記事を探し出すことは容易ではない.そこで,本研究では,Web上にある写真付きのニュースを対象にして,ニュース記事のテキスト情報に加えて,ニュース写真の画像特徴量も用いて,ジャンル(スポーツ,コンピュータなど)や事件,トピック毎にクラスタリング表示するシステムを提案する.写真付きニュースは,写真によって直観的に記事の内容を把握できる特徴があり,それらをクラスタリング表示することによって,容易に興味あるニュースを見付け出すことが可能となる.本論文では,写真ニュースクラスタリングシステムを提案し,システムの概要,方法,実際の利用例について述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-06-09
著者
-
柳井 啓司
電気通信大学大学院情報工学専攻
-
柳井 啓司
電気通信大学情報工学科
-
柳井 啓司
電気通信大学電気通信学部情報工学科
-
柳井 啓司
電気通信大学
-
伊与田 達也
電気通信大学 情報工学科
-
阿久津 剛之
電気通信大学 情報工学科
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