Twitterからの人間行動属性の自動抽出(「Webインテリジェンス」及び一般)

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概要

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• 本論文の目的は,twitterから取得した文中に現れる行動の基本属性(行動主,動作,対象,時間,場所)を自動的に抽出することである.しかし,先行研究では,頻度が低い行動を獲得できない.そして,抽出する前に,動詞リストとカテゴリワード(対象を表すワード)を予め準備しておく必要がある.そこで本論文では,条件付確率場(Conditional Random Fields)と自己教師あり学習(Self-Supervised Learning)を用いて,行動属性の自動抽出手法を提案する.提案手法では,人手でラベル編集や行動のドメインの定義などの必要がなく,頻度が低い行動も獲得できる.

• 2010-06-18

著者

• 川村 隆浩

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 田原 康之

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 大須賀 昭彦

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 川村 隆浩

  (株)東芝経営企画部

• 田原 康之

  National Institute of Informatics

• ミンテイ グェン

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 田原 康之

  電気通信大学

• 川村 隆浩

  電気通信大学大学院情報システム学研究科:(株)東芝

• 大須賀 昭彦

  電気通信大学

• 川村 隆浩

  株式会社東芝研究開発センター

• 大須賀 昭彦

  (株)東芝研究開発センター知識メディアラボラトリー

• 川村 隆浩

  電気通信大学大学院 情報システム学研究科

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