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J-GLOBAL ID：202202267303811335   整理番号：22A0978938

チャットメッセージからのランダムウォーク特徴を用いた著者検証モデル【JST・京大機械翻訳】

Author Verification Model using Random Walk Features from Chat Messages

著者 (2件)： Lee Da-Young (Pusan National University,Dept. of Information Convergence Engineering,Busan,South Korea) ,  Cho Hwan-Gue (Pusan National University,Dept. of Information Convergence Engineering,Busan,South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： BigComp  ページ： 194-201  発行年： 2022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： インスタントメッセンジャーユーザの数が増加するにつれて,関連する犯罪と事故は増加し,チャットメッセージの著者の検証は緊急である。本研究では,チャットメッセージの著者を検証するために,ランダムウォークベースメッセージ解析モデルを提案した。従来のユーザ検証は,2つの与えられたテキストの著者が同一であるかどうかを決定する問題である。提案モデルは,ユーザの以前のチャットメッセージを有するnグラム遷移グラフを作成し,クエリメッセージでグラフ上でランダムウォークを実行することによって特徴を抽出する。ユーザの過去のチャットパターンと与えられたメッセージの間の関係を同定することによって,著者らは,10,000の実チャットメッセンジャーコーパスベースのデータにおいて,86%の精度と89%の想起で,ユーザを確かめることができた。ユーザ検証問題をランダムウォーク問題と置き換えることにより,ドメイン知識を必要とする特徴定義タスクを省略でき,限られたメッセージでも安定した検証性能を達成した。Copyright 2022 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： 犯罪 ,  *酔歩 ,  解析モデル ,  ドメイン知識
準シソーラス用語： チャットシステム ,  クエリー ,  インスタントメッセンジャー , 【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 (6件)： チャット ,  メッセージ ,  ランダムウォーク ,  著者 ,  検証 ,  モデル