ヘッドライン同定のための単語重要度の提案
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概要
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本研究は,テキストに付けられたヘッドラインが適切であるかどうかを判断することの第一歩として,web 記事 (インターネット上の新聞記事) を対象にヘッドラインとその本文であるテキストを同定する手法を開発する.これを行うために,コーパスにおける単語の大域的頻度を用いた新たな単語重要度を導入した.新しい重要度の評価として,実際の web 記事を用いたヘッドライン同定実験を行い,従来の重要度計算手法である tf-idf 法と,提案手法,さらに人手での実験という 3 つの実験結果を比較した.ニュースサイトからランダムに選んだ 515 記事及び,似たまたは同じ内容を選んだ 303 記事に対して,提案手法は,それぞれ 78%,55% の正解率を示した.tf-idf 法では,それぞれ 76%,50% となり,従来の tf-idf 法よりも,ヘッドライン同定に有効であることが分かった.また人間と同等以上の性能を示した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2012-05-03
著者
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