依存構造を用いたコンピュータウイルス情報の抽出(言語理解とオントロジーシンポジウム)
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概要
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インターネットニュース記事から,単語や複合語などの「名詞句」だけでなく,「文や節」にまたがる表現を抽出することで,事典を作成する手法を提案する.本研究ではSVM(Support Vector Machine)を用いてコンピュータウイルス記事からウイルス情報(ウイルス名,感染経路,症状)の抽出を行う.SVMの素性として,前後の文字列や文に含まれる単語などといった形態素情報のみを素性として使用したチャンキングの場合には,文や節にまたがる表現の抽出精度はあまり高くない結果となった.そこで,依存構造解析で得られる情報を利用し,文節を解析単位とすることで,抽出精度の向上を図った.その結果,チャンキングと比較して提案手法は,精度を大きく向上させることができ,感染経路の場合F値が11.04上昇し,症状の場合はF値が19.83上昇させることができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-01-23
著者
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