内容と関連するタグの教師なし抽出(「Webインテリジェンス」及び一般)
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概要
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トピックモデルに基づく内容に関連するタグの抽出法を提案する.ソーシャルアノテーションサービスでは,ユーザが任意のタグを付与できるため,しばしば内容に関連しないタグが含まれる.内容に関連するタグの抽出により,情報検索の性能向上や,文書分類や画像認識などの機械学習タスクの精度向上が期待できる.提案法では,内容とタグが生成される過程をモデル化し,確率的EMアルゴリズムを用いてモデルを推定することにより,関連するタグを自動的に抽出する.人工データ,および,Webページと画像を対象とするソーシャルアノテーションサービスの実データを用いて提案法の有効性を示す.
- 2009-05-15
著者
-
山田 武士
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
岩田 具治
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
上田 修功
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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上田 修功
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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岩田 具治
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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山田 武士
日本電信電話株式会社
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上田 修功
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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