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J-GLOBAL ID：201702270074943455   整理番号：17A1817772

特定分野における単語重要度計算手法の提案と短い文章における著者の専門性推定への適応

著者 (2件)： 滝川真弘 (早稲田大) ,  山名早人 (早稲田大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： NL-233  ページ： Vol.2017-NL-233,No.15,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2017年10月17日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究の目標は,特定分野に対する著者の専門性を如何に短い文章から判定するかにある。短い文章とは,例えば質問投稿サイトの回答などが挙げられる。こうした短い文章単体から著者の専門性を判定する場合,特徴量が不足するため,既存研究では当該著者により記述された複数の文章(あるいは他の属性)を用いた推定を行っている。しかし,当該著者に対して常に複数の文書が用意できるとは限らない。この問題を解決するため,本研究では,出現する単語に専門毎に適切な重みを付与し,著者の専門性を短い文章からも推定できる手法を提案する。具体的には,単語の重み付与手法としてCrRvを提案する。評価実験においては,データセットをYahoo!知恵袋,対象特定分野を「医療」と「プログラミング」として回答者の専門性の推定を行った。Precision@10で評価したところ,医療分野においては0.56,プログラミング分野においては0.70となり,既存手法であるtf^*rf,tf^*PNF²,tf^*idfec-bと比べて有用性を確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： 度 ,  計算 ,  *理解 ,  *判断
準シソーラス用語： 単語重要度 ,  重要度 ,  *文章理解 ,  *専門性判定

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (13件)：

• Iyyer, M., Boyd-Graber, J. L., Claudino, L. M.B., Socher, R.,& Daum? III, H. A Neural Network for Factoid Question Answering over Paragraphs, EMNLP, pp.633-644, (2014)
• Munger, Tyler, and Jiabin Zhao. ′′Identifying influential users in on-line support forums using topical expertise and social network analysis.′′ Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), 2015 IEEE/ACM International Conference on. IEEE, (2015).
• Lim, Wern Han, Mark James Carman, and Sze-Meng Jojo Wong. ′′Estimating Domain-Specific User Expertise for Answer Retrieval in Community Question-Answering Platforms.′′ Proceedings of the 21st Australasian Document Computing Symposium. ACM, pp.33-40, (2016).
• 池田和史, 服部元,松本一則. ′′マーケット分析のための twitter 投稿者プロフィール推定手法′′, 情報処理学会論文誌コン シューマ・デバイス& システム (CDS),Vol .2, No.1, pp.82-93 (2012)
• X.Shao, Z.Chunhong and J.Yang. ′′Finding Domain Experts in MiCroblogs′′ Procceeding. of the 10th Int’l Conference. on WEBIST (2014).

タイトルに関連する用語 (10件)： 単語 ,  重要度 ,  計算 ,  手法 ,  提案 ,  文章 ,  著者 ,  専門性 ,  推定 ,  適応