グラフ分析を利用した文書集合からの話題構造マイニング(テキストマイニング,<特集>データ工学論文)

概要

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本論文では,グラフ分析を利用し,文書集合を対象とする新たなテキストマイニング手法を提案する.提案手法では,文書をノード,文書間の類似度をエッジで表す文書集合グラフを考える.そして,このグラフ構造中の各ノードの中心性を求め,文書集合グラフとともに用いることで,文書集合中の話題構造をマイニングする.話題構造のマイニングとは,文書集合を話題ごとに分類するだけでなく,文書集合中に存在する話題を特定し,複数の話題間の関係や,話題の中心的な内容に対する文書の位置付け("中心的な内容を含む文書"や"関連情報を主に含む文書"等)を明らかにすることである.これにより,ユーザは文書集合に含まれる話題や各文書へのアクセスが効率的に行える.本論文では,以上に示した提案手法の基本特性評価及び話題構造に関する仮説検証のため,新聞記事及びNTCIR-4 WebDのテストコレクションを用いた評価,分析を行った.また,文書集合グラフとノードの中心性を利用した文書集合の可視化結果を示し,提案手法で考える話題構造が文書群の閲覧や分析に有益であることを示した.
社団法人電子情報通信学会の論文
2007-02-01