単独記事フィルタリングを用いた時系列ニュース記事分類法の提案(テーマ,膨大なデータから学ぶもの)
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概要
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インターネット上のニュース記事を対象としたクラスタリングは,関連記事や最新話題語などの検出を目的として,アメリカのTDTプロジェクトをはじめ、広く研究されている.ニュース記事において、他記事との関連性を持たない単独記事は頻出するが、従来のクラスタリング手法では単独のクラスタとして検出することが困難である.そこで本稿では,事前に固有名詞情報や地理的情報などを用いて単独記事を検出し,検出した単独記事をニュース記事集合から除いたうえでクラスタリングする手法を提案する.評価では,半年分の日本のニュース2136記事を用いた.最短距離法でクラスタリングする場合,本手法を適用することにより,精度を10.2%改善できると共に計算時間を約1/3に抑えることができた.
- 2008-06-12
著者
-
山名 早人
早稲田大学
-
平手 勇宇
早稲田大学メディアネットワークセンター
-
中村 智浩
早稲田大学大学院基幹理工学研究科
-
平野 孝佳
早稲田大学大学院基幹理工学研究科
-
中村 智浩
早稲田大学大学院基幹理工学研究科修士課程
-
YAMANA Hayato
Electrotechnical Laboratory
-
Yamana Hayato
Dept. Of Computer Science Waseda Univ.
-
山名 早人
早稲田大学理工学術院
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