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J-GLOBAL ID：201802251022688026   整理番号：18A0845802

Bayesネットワークを用いたSNS上の軸の分類の検討【JST・京大機械翻訳】

Examination of Classifying Hoaxes over SNS Using Bayesian Network

著者 (4件)： Ushigome Ryutaro ,  Matsuda Takeshi ,  Sonoda Michio ,  Chao Jinhui
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CANDAR  ページ： 606-608  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： SNSに関するテキストメッセージとデータは,マーケティングのための広い利用と緊急事態の機会において期待される。しかし,これらの内容は同軸である可能性があるので,それらの信頼性を識別するための方法を確立する必要がある。文の単語の頻度の解析に基づいて,この目的のためにWordモデルのBagを提案した。しかし,この方法だけでは,データのバイアスによりポストコンテンツを正確に分類するのに十分ではないと思われる。本研究では,周波数と単語の関係を考慮するために,確率的グラフィカルモデルの一つとして知られているBayesネットワークを用いた。本論文では,日本語の意味論的方向辞書に基づいて,hoaxあるいは正規としてコンテンツを分類する方法を提案した。このアプローチの潜在的問題は,辞書における単語の数が非常に大きいことであり,すべての単語を用いてBayesネットワークを構築することは困難である可能性がある。本研究では,異なるグループに分類するために使用される辞書において単語を分離する。このグループ化は,アクセス可能な時間でBayesネットワークを構築することを可能にした。シミュレーションは,得られたBayesネットワークが高精度でコンテンツを分類することを示した。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： コンテンツ ,  周波数 ,  信頼性 ,  意味論 ,  *単語 ,  バイアス ,  日本語 ,  マーケティング ,  高精度
準シソーラス用語： 確率的グラフィカルモデル ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  情報加工一般  (AC05010A)

タイトルに関連する用語 (3件)： Bayesネットワーク ,  SNS ,  分類