単語と単語ペアの統合有害度に基づく特徴量生成手法の提案
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概要
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本論文では,インターネット上の違法・有害情報を自動検出するための,単語と単語ペアの統合有害度に基づく特徴量生成手法を提案する.従来手法では,単語の出現頻度に基づくスコアと単語の組み合わせ(単語ペア)の出現頻度に基づいたスコアによって,判定に有益となる単語や単語ペアを抽出する.単語ペアとそれを構成する2つの単語に対し,スコアを算出するために3種類の2×2分割表を生成し,それらを直接的に比較して単語ペアを抽出している.しかしながら,異なる分割表間でのスコア比較は,一般的に統計的な信頼性がなく,抽出結果が実態に一致しない可能性が高い.そこで,3種類の2×2分割表の代わりに単一の2×4分割表を使用する新たなスコア算出方式を提案する.これにより,単語のスコアと単語ペアのスコアを同等に扱うことが統計的に担保され,より高精度な特徴量の生成が可能となる.ブログデータを用いて評価実験を行った結果,再現率が0.90から0.99の間において,提案手法の適合率は従来手法と比べて0.24高かったことを確認した.
- 2010-07-15
著者
-
滝嶋 康弘
KDDI研究所
-
柳原 正
株式会社KDDI研究所
-
松本 一則
株式会社KDDI研究所
-
池田 和史
株式会社KDDI研究所
-
滝嶋 康弘
株式会社KDDI研究所
-
松本 一則
KDDI研究所
-
滝嶋 康弘
(株)kdd研究所
-
松本 一則
(株)KDD研究所
-
服部 元
株式会社KDDI研究所
-
池田 和史
KDDI研究所
-
柳原 正
KDDI研究所
-
Hattori Gen
KDDI研
-
服部 元
(株)kdd研究所
-
松本 一則
(株)kddi研究所知能メディアグループ
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