Small World構造を用いた関連記事集合中の重要記事の判定(文書分類・要約)
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概要
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近年,インターネット上のニュースサイトは情報取得のツールとしての役割が高まり,多くの人に利用されている.毎日膨大な量の記事が掲載されるので,情報を効率よく処理するための技術が求められる.記事から情報を取得する過程での問題のひとつとして,システムによって得た関連記事には内容の重複する冗長な記事が多く含まれ,必要な情報を得るための記事が見つけにくいという問題がある.本論文では,関連記事集合から冗長な記事を取り除き,話題の移り変わりや全体の情報を理解するために必要な記事を抽出する方法として,Small World構造を用いた手法を提案する.Small World構造とは,グラフ内にいくつかのクラスタが形成されているにも関わらず,2ノード間の平均最短パス長が短いという性質を持ったグラフ構造である.記事をノードとし,関連のあるものにリンクを結んだ関連グラフが,このSmall World構造の性質を備えていることを示し,その性質を利用した重要記事の抽出を行う.この手法により,関連記事内の細かな話題を結びつける記事を見つけることができると考える.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-11-19
著者
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