Web検索結果における人名の暖昧性解消への半教師有りクラスタリングの適用(web情報抽出)
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概要
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人名は検索語として,しばしば検索エンジンに入力される.しかし,この入力された人名に対して,検索エンジンは,いくつかの同姓同名人物についてのWebページを含む長い検索結果のリストを返すだけである.Webの検索結果における人名の暖昧性を解消するほとんどの従来研究は,凝集型クラスタリングを適用している.一方,本研究ではある種文書に類似した文書をマージする半教師有りクラスタリングを用いる.我々の提案する半教師有りクラスタリングは,クラスタの重心の変動を抑えるという点において,新規性がある.実験の結果,最適な場合において,purityで0.72,inverse purityで0.81,これらの調和平均であるF値で0.76の評価値が得られた.
- 2007-09-25
著者
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