Wikipediaのカテゴリグラフ解析による語句の確率的分類とその応用
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概要
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語句をカテゴリ (トピック) に分類した概念辞書は,文書分類をはじめ様々なアプリケーションの基盤リソースとして必要とされている.代表的な概念辞書である WordNet は一般語を網羅的に定義しているが,固有名詞や専門用語,新語はあまり網羅されていない.一方,大規模 Web 百科事典である Wikipedia はそのような語句を数多く定義しており,また,語句を分類するためのカテゴリ構造を有している.しかし, Wikipedia のカテゴリ構造は,複数の親やループを許容するネットワーク構造であるため,ある語句がどのカテゴリに属しているかを判別するのは難しい.そこで本研究では,グラフ理論に基づいて Wikipedia のカテゴリネットワークを解析し,確率的に語句を分類する手法を提案する.また,語句の確率的分類の結果を教師データとし,ナイーブベイズによる文書分類を行う. Web 検索のスニペットを代表的な 8 カテゴリに分類するタスク,および科学に関するニュースのスニペットを 8 つの領域に分類するタスクにおいて評価を行い,提案手法の有効性を確認した.
- 2012-09-28
著者
-
原 隆浩
大阪大学
-
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
大阪大学工学部情報システム工学教室
-
中山 浩太郎
東京大学知の構造化センター
-
Hara Takahiro
Graduate School Of Information Science And Technology Osaka University
-
西尾 幸治郎
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
-
白川 真澄
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
-
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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