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J-GLOBAL ID：201802282253630920   整理番号：18A1278930

文章内容特定における語出現頻度情報の効果

Effect of specifying the number of word occurrence in identification of specific text description

著者 (4件)： 奥村雄輝 (大阪電通大 情報通信工) ,  森安淳史 (大阪電通大 情報通信工) ,  廣川佐千男 (九大 情報基盤研究開発セ) ,  竹内和広 (大阪電通大 大学院)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 99(TL2018 1-11)  ページ： 53-56  発行年： 2018年06月10日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
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： 特定の語の出現情報が文章分類に役立つことは良く知られる。本稿では,機能語や内容語といった語の分類にこだわらず,その出現情報だけではなく,文書中の出現回数まで考慮した素性を使った文章分類を検討する。このような文章分類素性の検討により,特定の専門概念を記述する文章をより精緻に抽出することを狙う。具体的な実験として,日本語Wikipedaの「アルゴリズムの解説」と思われる文を正例として,SVMによる特定文章判定を行う。実験の結果は,特定概念を記述する文体を主眼に分析した結果を紹介する。(著者抄録)

シソーラス用語： 文章 ,  コンテンツ ,  *頻度 ,  パターン分類 ,  特徴抽出 ,  サポートベクトルマシン ,  日本語 ,  電子辞書 ,  *解析 ,  *単語 ,  選択 ,  発生頻度
準シソーラス用語： Wikipedia ,  出現頻度 ,  属性選択 ,  *文書解析

分類 (1件)： 情報処理一般  (JE15010U)

引用文献 (6件)：

• 竹内一郎,鳥山昌幸,サポートベクトルマシン=Support vector machine,講談社,東京,2015.
• Cristianini Nello, Shawe-Taylor John,大北 剛,サポートベクターマシン入門,共立出版,東京,2005.
• ウィキペディア日本語版のダンプ, https://dumps.wikimedia.org/jawiki/
• MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer, http://taku910.github .io/mecab/
• SVM-perf: Support Vector Machine for Multivariate Performance Measures, http://www .cs.cornell.edu/people/tj/svm_light/svm_perf.html

タイトルに関連する用語 (3件)： 文章 ,  語 ,  出現頻度