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J-GLOBAL ID：202102242716359107   整理番号：21A2869441

地理的知識発見のための画像アノテーションとテキストマイニング法を統合するための情報融合アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An information fusion approach to integrate image annotation and text mining methods for geographic knowledge discovery

著者 (2件)： Lee Chung-Hong (Department of Electrical Engineering, National Kaohsiung University of Applied Sciences, Kaohsiung, Taiwan) ,  Wang Shih-Hao (Department of Electrical Engineering, National Kaohsiung University of Applied Sciences, Kaohsiung, Taiwan)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 10  ページ： 8954-8967  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネット上の位置情報の不均一型数の増加により,特定の地理的位置に関連した知識獲得のタスクに対する地理空間情報の完全な概観を組織化することは困難であった。地理的データセットのテキストおよび写真タイプは,位置ベース観光情報のような多数の位置データを含み,従って,高度に相関する属性の高次元空間を定義する。本研究では,地理的位置および空間認知の同定を強化するために,効果的な画像アノテーションおよび位置ベースのテキストマイニングアプローチを利用する情報融合の新しいアプローチを用いて,位置情報のテキストおよび写真タイプを利用した。本論文では,地理空間テキストマイニングと画像分類タスクを実施するために,画像とテキストを同時に解析するためのテキストマイニング手法を利用する,画像とテキストマイニング手法の利用について述べる。続いて,情報融合のための共構成意味空間を生成するために,写真画像とテキスト文書を統一特徴空間に投影した。また,テキストマイニング手法を用いて,文書と地理的ゾーン間の関係を発見する目的で,その地理空間特徴に基づいて文書を様々なカテゴリーに分類した。実験結果は,提案方法が位置ベースの知識発見のタスクを効果的に強化できることを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 空間知覚 ,  地理学 ,  写真像 ,  高次元 ,  知識獲得 ,  インターネット ,  機械学習 ,  位置情報 ,  *知識発見
準シソーラス用語： *テキストマイニング ,  画像分類 ,  地理情報 ,  特徴空間 ,  観光情報 ,  画像アノテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 地理的知識発見 ,  画像アノテーション ,  テキストマイニング ,  情報融合 ,  機械学習

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地理 ,  知識発見 ,  画像アノテーション ,  テキストマイニング ,  統合 ,  情報融合