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J-GLOBAL ID：201702227169798267   整理番号：17A1384137

コンテンツ信頼性コーパスを用いたWebコンテンツ信頼性の理解と予測【Powered by NICT】

Understanding and predicting Web content credibility using the Content Credibility Corpus

著者 (3件)： Kakol Michal (Polish-Japanese Academy of Information Technology, Warsaw 02-008, Poland) ,  Nielek Radoslaw (Polish-Japanese Academy of Information Technology, Warsaw 02-008, Poland) ,  Wierzbicki Adam (Polish-Japanese Academy of Information Technology, Warsaw 02-008, Poland)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 53  号： 5  ページ： 1043-1061  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,Webコンテンツ信頼性評価の予測モデル,人間の評価に基づくを作ることである。モデルはWOTのようなクラウドソーシングシステムにおけるユーザの信頼性評価を誘導するために使用できる独立因子の包括的セットに基づいているだけでなく,Webコンテンツ信頼性の機械分類器を設計しなければならない。ここに述べた因子は実験データに基づいている。広範なクラウドソーシングWeb信頼性評価研究(2000以上の参加者から15~5000上でのWebページの内千件の評価)から得られたデータセットを作成した。最初に,オンライン参加者は選択されたWebページのマルチドメインコーパスを評価した。後天性データとテキストマイニング技術を用いて著者らは,コードブックを調製し,他のクラウドソーシングを行った前者応答のテキスト正当化を標識した。は以前の研究で記述された有意な信頼性評価因子のリストを拡張し,信頼性評価スコアとの関係を分析した。Webコンテンツ信頼性評価に影響することが発見された因子は弱く相関しており,これはそれらをモデル化するためのより有用で信頼性評価を予測する。新たに同定された因子に基づいて,Webコンテンツ信頼性の予測モデルを提案した。モデルを信頼性評価に発見された要因の重要性と影響を決定するために用いることができる。これらの知見は,Webコンテンツ信頼性評価支援のための自動または半自動システムの設計に関する将来の研究を導くことができる。本研究はまた,研究のための現在利用可能な公的最大信頼性データセットに寄与する:コンテンツ信頼性コーパス(C3)。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *コーパス ,  モデリング ,  Webページ ,  *コンテンツ ,  *Web【情報システム】 ,  *信頼性 ,  予測モデル
準シソーラス用語： Webサイト ,  スコア ,  テキスト ,  クラウドソーシング ,  テキストマイニング ,  オンライン ,  信頼性評価 ,  *Webコンテンツ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Web信頼性 ,  クラウドソーシング ,  Webサイト含有量の評価 ,  信頼性評価 ,  信頼性問題

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K) ,  情報検索一般  (AC06010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： コンテンツ ,  コーパス ,  Webコンテンツ ,  理解 ,  予測