社会課題発見のための文書クラスタリングとクラスタ評価指標(情報分析・要約(テーマセッション1))
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概要
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文書クラスタリングは,大量の文書を俯瞰的に分析するために非常に有効的な技術である.しかし,文書クラスタリングによって分類するだけでは,クラスタのまとまりの良さやクラスタが表す話題の関係性を読み取ることは難しい.本論文では,大量の新聞記事から社会課題を発見するというタスクにおいて,共語分析のアプローチを階層的文書クラスタリングに適用した新しい分析手法を提案する.また,文書クラスタリングによって得られたデンドログラムを利用し,クラスタの話題の類似性を表す密度,クラスタ内の記事の話題の関係性を表す中心度という2つの指標を定義する.この2つの指標をもとにクラスタを選別することにより,分析者が有用な話題や情報を含む記事を効率的に取得できることを評価実験により検証した.
- 2008-07-10
著者
-
村上 浩司
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
石川 正道
東京工業大学
-
石川 正道
東工大
-
橋本 泰一
東京工業大学統合研究院
-
村上 浩司
奈良先端科学技術大学院大
-
乾 孝司
東京工業大学統合研究院
-
橋本 泰一
東京工業大学
-
乾 孝司
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
乾 孝司
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
内海 和夫
東京工業大学統合研究院
-
乾 孝司
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
石川 正道
東京工大
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