文献

J-GLOBAL ID：200902214956738980   整理番号：08A1025906

HMMとテキスト分類器による対話の段落分割

A dialogue segmentation method via HMM and a text classifier

著者 (6件)： 但馬康宏 (東京農工大 工 情報工学科) ,  北出大蔵 (トランス・コスモス) ,  中野未知子 (トランス・コスモス) ,  中林智 (金融エンジニアリング・グループ) ,  藤本浩司 (テンソル・コンサルティング) ,  小谷善行 (東京農工大 工 情報工学科)
資料名： 情報処理学会研究報告  (IPSJ SIG Technical Reports)
巻： 2008  号： 85(MPS-71)  ページ： 91-94  発行年： 2008年09月11日 
JST資料番号： Z0031B  ISSN： 0919-6072  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： テキストを段落に分割する問題に対して,本論文ではシナリオに基づいた分割を行う手法を提案する。本手法では,正確に段落分割された学習データから一つの文が属する段落を推定するナイーブベイズモデルおよび段落番号の列を出力とするHMMにより学習データをモデル化する。分割対象テキストは,一文ごとにナイーブベイズにて属する段落番号を推定され,その段落番号の列のHMMにおける最適な状態遷移系列から段落分割を行う。本手法は特に,対話文などの間投詞や特徴的な単語の少ないテキストデータに対しても高い分割性能を得ることができる。評価実験として,実際の対話,およびウェブのニュース記事に対して段落分割を行い,本手法の有効性を確かめた。(著者抄録)

シソーラス用語： *自然言語処理 ,  *隠れMarkovモデル ,  *分割法 ,  シナリオ ,  機械学習 ,  文章 ,  会話 ,  ニュース ,  実験 ,  アルゴリズム ,  評価実験
準シソーラス用語： *HMM ,  Naive Bayes ,  状態遷移 ,  対話 ,  対話文 ,  段落 ,  *段落分割

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (6件)：

• 越仲孝文. HMMの変分ベイズ学習によるテキストセグメンテーション及びその映像インデキシングへの応用. 信学論, D. 2006, J89-D-9, 2113-2122
• 今井亨. 話題混合モデルによる放送ニュースからの話題抽出. 信学論, D-II. 1998, J81-D-II-9, 1955-1964
• HEARST, M. A. Texttiling : segmentaing text into multi-paragraph subtopic passages. Computaional Linguistics. 1997, 23, 33-64
• 別所克人. クラスタ内変動最小基準に基づくテキストセグメンテーション. 情報処理学会論文誌. 2006, 47, 3, 957-967
• BEEFERMAN, D. Statistical models for text segmentation. Machine Learning. 1999, 34, 1-3, 177-210

タイトルに関連する用語 (4件)： HMM ,  分類器 ,  対話 ,  段落