2024-03-29T06:49:42Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000428702023-04-27T10:00:04Z01164:03782:03783:03786
特徴語の共起性を利用した携帯電話メールの関係性検出手法A proposal of the method to detect the relation of cell phone mails using co-occurrence of feature wordsjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00042870/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=42870&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2008 by the Information Processing Society of JapanNEC サービスプラットフォーム研究所NEC サービスプラットフォーム研究所NEC サービスプラットフォーム研究所仁野, 裕一野田, 潤中尾, 敏康筆者らは,携帯電話に蓄積される各種情報の関係性を検出することによって,アプリケーションの操作性向上を目指す研究を進めている.その第 1 歩として,携帯メールに含まれる特徴語の共起性を利用して,トピック関連性が高いメールを自動検出する手法を開発した.これは特徴語を場所・時・人に関係する単語とし,時間的に近い同一宛先のメールを統合した上で,この特徴語の有無を多次元特徴ベクトルとして類似性が高い順にメールを検出する.本手法により,文章が短く,トピックキーワードが含まれにくい携帯メールにおいてもトピックに関するメールの検索が高精度となる.本手法を実際の携帯メールに適用した結果,トピックキーワードの検索結果に比べ,再現率が 10%~50% 向上することを確認した.We develop the method to automatically extract topic-based relation of cell phone mails using co-occurrence of feature words. This method combines cell phone mails into the threads based on their sender/receiver address and time of origin/receipt, and generates feature vectors whose components are the words of location, time, person that contain in the mails, and analyzes the relational threads. It makes it more accurate to search the topic-related mails from cell phone ones whosesentences are generally short and lack of feature words related to the topic. We applied this method to real cell phone mails and found that it improves recall by 10-50% compared to topic key word search.AN10539261情報処理学会研究報告デジタルドキュメント(DD)200870(2008-DD-067)71762008-07-172009-06-30