Wikipediaの多様な特徴を利用した概念間関連度と有用な特徴の調査(一般(Wikipedia,ストレージ),e-ScienceとData Intensive Science及び一般)
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概要
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近年、Wikipediaを用いて概念問関連度を測定するいくつかの手法が提案されてきた。しかし、従来手法の多くはリンク構造やカテゴリ構造、共起性など、単一の特徴に着目した手法であり,記事の特性によっていは精度が落ちるという問題があった。本研究では、Wikipediaが持つ各記事や記事間に関する多様な特徴情報の中から、概念間関連度の測定にとって有用な特徴を調査し、機械学習によってそれら複数の特徴を用いた概念間関連度の測定を行う。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-11-29
著者
-
西尾 章治郎
大阪大学大学院情報科学研究科
-
原 隆浩
大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻
-
西尾 章治郎
大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻
-
中山 浩太郎
東京大学
-
中山 浩太郎
東京大学知の構造化センター
-
中山 浩太郎
関西大学大学院
-
伊藤 雅弘
大阪大学大学院情報科学研究科
-
原 隆浩
データ工学論文特集編集委員会
-
伊藤 雅弘
大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻
-
原 隆浩
大阪大学大学院情報科学研究科
-
西尾 章治郎
大阪大学大学院工学研究科情報システム工学
-
原 隆浩
大阪大学大学院情報科学研究科マルチメデイアエ学専攻
-
原 隆浩
大阪大学大学院工学研究科情報システム工学専攻
-
西尾 章治郎
大阪大学 大学院情報科学研究科
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