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J-GLOBAL ID：201702292094334810   整理番号：17A1920884

ソーシャルメディアデータのためのファジィ論理に基づくテキスト分類法【Powered by NICT】

A fuzzy logic-based text classification method for social media data

著者 (4件)： Wu KeYuan (Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ 07102, USA) ,  Zhou MengChu (Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ 07102, USA) ,  Lu Xiaoyu Sean (Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ 07102, USA) ,  Huang Li (Engineering Research Center of Digitized Textile & Apparel Technology, Ministry of Education, College of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai 201620, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SMC  ページ： 1942-1947  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーシャルメディアは人々の挙動,自然災害のような種々の稀な事象の進化中の感情と意見を研究するための豊富な情報を提供する。ソーシャルメディアとヒト影響事象間の相関を解析するために有用である。本研究では,情報抽出とテキスト分類を実施するために,ハリケーンSandy二千十二の関連したTwitterのテキストデータを使用した。オリジナルデータは異なるトピックスを含むことを考慮して,ハリケーンSandyに関連するデータを見つける必要がある。テキスト分類の問題を解決するために導入したファジィ論理ベースアプローチ。提案したファジィ論理ベースモデルで使用される入力は,各ツイッターのメッセージから抽出した数種の有用な特徴である。出力は砂質に対する各メッセージのための関連性の程度である。数ファジィルールを設計し,異なる非ファジィ化法は,所望の分類結果を得るために結合した。正当性速度と量の点でよく知られたキーワード検索法と提案手法の比較を行った。結果は,提案したファジィ論理ベース手法であるキーワード単語法よりもTwitterメッセージを分類するためにより適していることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 単語 ,  情報抽出 ,  ヒト ,  *ファジィ論理 ,  キーワード ,  自然災害
準シソーラス用語： キーワード検索 ,  ファジィルール ,  ツイッター ,  *ソーシャルメディア ,  *テキスト分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： ソーシャルメディア ,  ファジィ論理 ,  分類法