ネットオークションにおける属性検索のための出品情報文書からの属性抽出
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概要
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本稿では,ネットオークションの出品情報を各種属性により柔軟に検索することを目的として,出品情報文書に多数存在する商品の属性,属性値の情報を,機械学習に基づき自動抽出する手法ついて検討している.まず,出品情報の属性検索の対象とすべき属性について考察した.特に,教師情報となるコーパスを作成する際の注釈者間の判断の揺れが少なく,かつ,利用者が検索の対象として欲する属性を抽出対象とした.また,出品情報における属性や属性値の多様性に対応する手法についても考察した.注釈付きコーパスから抽出器を構成する際に,表層表現を直接素性とすると,学習コーパスに特化した学習結果が得られ,特に商品のカテゴリーが異なる未知の出品情報文書からの属性情報抽出の際に精度の低下を招くと考えられるため,表層表現に直接依存しない新たな素性としてシソーラスの分類情報を用い,どのような効果が得られるか検討した.抽出手法としては,固有表現抽出等で用いられる,文字を単位とするチャンキング手法を採用した.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2007-07-24
著者
-
森 辰則
横浜国立大学 工学部 電子情報学科
-
田中 裕也
ヤフー株式会社
-
宮崎 林太郎
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
前田 直人
横浜国立大学大学院環境情報学府:(現)ヤフー株式会社
-
森 辰則
横浜国立大学大学院環境情報研究院
-
森 辰則
横浜国立大学
-
西村 純
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
小林 寛之
ヤフー株式会社
-
石川 雄介
ヤフー株式会社
-
翁 松齢
ヤフー株式会社
-
木戸 冬子
ヤフー株式会社
-
木戸 冬子
マイクロソフト株式会社
-
西村 純
横浜国立大学大学院環境情報学府:(現)ヤフー株式会社
-
森 辰則
横浜国立大学大学院環境情報研究院社会環境と情報部門
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