マイクロブログを対象とした1,000人レベルでの著者推定手法構築に向けて(ブログ・ソーシャルネットワーク,ビッグデータを対象とした管理・情報検索・知識獲得及び一般)
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概要
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従来,著者推定研究は小説に対する著者推定を中心に研究が行われており,限定された人数の著者候補者群を取り扱ってきた.またこれまでに,インターネットに投稿された文章を対象に1万人レベルでの著者推定手法を提案し,8割程度の精度を得ている.しかし,多数のユーザが存在する,マイクロブログに投稿されるメッセージは,投稿数は多いが一度に投稿される文章量が短く,未知語や誤字脱字が多いという特徴が存在するため,これまでの手法では精度が低下してしまう.そこで,本研究ではメッセージから辞書を作成し,その辞書を用いた形態素解析器を利用することで少数のメッセージを利用した大規模人数に対する著者推定を行う手法を提案する.900人の候補者から著者を推定する評価実験を行った結果,既存の著者推定手法よりも精度が上昇することが確認できた.
- 2013-07-15
著者
-
山名 早人
早稲田大学
-
浅井 洋樹
早稲田大学大学院基幹理工学研究科:早稲田大学メディアネットワークセンター
-
浅井 洋樹
早稲田大学大学院基幹理工学研究科早稲田大学メディアネットワークセンター
-
奥野 峻弥
早稲田大学大学院基幹理工学研究科
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