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J-GLOBAL ID：201802230769810770   整理番号：18A2109925

スマートシティデータからの都市問題の同定と次の【JST・京大機械翻訳】

Identification and Prioritization of urban issues from Smart City data

著者 (2件)： Kumar Vinay (Data Science and NLP, Episource India Pvt. Ltd, Mumbai, 400093) ,  Jenamani Mamata (Department of Industrial and Systems Engineering, Indian Institute of Technology, Kharagpur, 721302, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICSCET  ページ： 1-7  発行年： 2018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： 政府は,それらのネットに対して電子政府サービスを効果的に提供するために,より良く出版し,相互作用することができるべきである。この文脈では,Webページを通して情報を配信することを参照し,相互作用は,市民がフィードバックと提案を提供することを可能にする。これらのユーザ生成コンテンツから都市ガバナンス問題を理解し優先するためのモデルを開発することは,重要な研究課題である。本論文では,ユーザ生成コンテンツから都市ガバナンス問題を優先順位付けするための4ステップ解法を提案した。最初に,新しい辞書ベースのアプローチを,アスペクト句としてトリグラムを選択し,クロスドメイン停止単語を用いてリストを剪定するために使用した。第二に,同定されたアスペクトを用いて,最適化された文章を抽出した。3番目に,アスペクトの極性と主観性,およびアスペクトのための袋単語に沿った対応するコメントを,都市問題のカテゴリを学習するための特徴として考慮した。第4に,特定のカテゴリーの感情スコアを用いて,都市問題を優先化した。提案した方法論を,インドのeガバナンスポータルからのスマート都市に関する議論フォーラムから抽出した実際のユーザ生成コンテンツに適用した。著者らの研究は,必要な修正によるAspect Based Stentment分析(ABSA)を利用することにより,群衆に由来する市民生成コンテンツ(社会的データ)からの問題,提案,およびアイデアを抽出することができることを実証した。感情分析は,それらの優先順位付けにも使用できる。候補都市に対するデータの分析は,市民が都市における教育施設について幸いであることを示しているが,それらは健康問題に関して高い関心を持っている。より深い調査は,健康問題が高い炭素排出量,固形廃棄物管理システムの欠如,および他の間の衛生の欠如によることを明らかにした。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  最適化 ,  Webページ ,  コンテンツ ,  単語 ,  *都市 ,  *都市問題 ,  教育施設 ,  インド ,  市民
準シソーラス用語： 健康問題 ,  ポータルサイト ,  eガバナンス ,  句 ,  *スマートシティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： スマートシティ ,  都市問題 ,  同定