文献

J-GLOBAL ID：200902230842236751   整理番号：09A1037886

Web上の人名検索結果の同姓同名問題における二段階クラスタリングを用いた再現率向

Improvement Recall of Person Name Disambiguation on the Web People Search by TwoStage Clustering

著者 (5件)： 池田雅紀 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  小野真吾 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  佐藤一誠 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  吉田稔 (東大 情報基盤セ) ,  中川裕志 (東大 情報基盤セ)
資料名： 情報処理学会研究報告(CD-ROM)
巻： 2009  号： 2  ページ： ROMBUNNO.DBS-NO.148(6)  発行年： 2009年08月15日 
JST資料番号： Z0031C  ISSN： 2186-2583  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： 教師なし学習によるクラスタリングに対して,半教師有り学習を適用する手法について提案する。クラスターの評価基準において,結果のクラスターにおける正解データの割合を表す適合率と正解データが結果のクラスターに含まれている割合を表す再現率が存在する。従来研究において,素性の種類を限定することによって特に高い適合率を持つクラスターを生成することが可能になった。これらの素性は疎であり,再現率を向上させることは困難である。一方,素性の中には,人物を識別する能力は弱いが,文書に含まれている数の多い素性が存在する。我々は半教師有り学習を適合率の高いクラスターに対して適用し,クラスターの再現率の向上させることを提案する。本研究では,ブートストラップ法として知られているEspressoを応用し,人名曖昧解消における半教師有り学習として用いる。(著者抄録)

シソーラス用語： *情報検索 ,  *Web【情報システム】 ,  *クラスタ化 ,  階層構造 ,  *教師つき学習 ,  比率 ,  評価基準 ,  検索効率 ,  解除 ,  人名
準シソーラス用語： 同姓同名問題 ,  *クラスタリング ,  *半教師有り学習 ,  再現率 ,  適合率 ,  曖昧性解消

分類 (4件)： 検索技術  (AC06020S) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： Web ,  人名 ,  検索結果 ,  段階 ,  クラスタリング ,  再現率