マルチラベルの分野名タグに対する事例間類似度に基づいた誤り修正(自然言語処理)
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概要
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本論文では,人手により複数の分野名が付与された事例を対象とした分野名の誤り修正手法を提案する.我々は修正の手掛りとして記事間類似度に注目する.高い類似度をもつ記事集合は互いに同一の分野であると考え,類似度の高い記事を選択するために次の2点に注目する.1点目は,対象とする事例をテスト事例とした場合,上位k個の訓練事例が属する分野情報である.2点目は,対象とする事例を訓練事例とした場合に,その事例を上位k個の訓練事例として選択したテスト事例の分野情報である.これらを求めるためにkNNを用いた.また,分野名タグの階層構造を利用し,上位分野の誤り修正結果を下位分野に適用することで,分野名が過剰に修正されることを防いだ.RWCPを用いた実験では階層構造の効果が現れていることが確認できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-10-01
著者
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