Deep Learningを用いたSNSからの知識抽出の一手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-03-01
• タイトル: Deep Learningを用いたSNSからの知識抽出の一手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A knowledge extraction method from SNS using Deep Learning
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 奈良女子大学
• 著者所属: 奈良女子大学
• 著者所属: 奈良女子大学
• 著者所属: 奈良女子大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Women's University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Women's University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Women's University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Women's University
• 著者名: 鈴木, 由喜; 石川, 由羽; 髙田, 雅美; 城, 和貴
• 著者名(英): Yuki, Suzuki; Yu, Ishikawa; Masami, Takata; Kazuki, Joe
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，インターネット上の情報から集合知を抽出するために，Deep Learning を用いてクラスタリングし，知識の集約を行う一手法を提案する．インターネット技術の発達により SNS が盛んになり様々な知識が溢れている．その中には意図も根拠もない虚偽情報も多く含まれているため，膨大な知識から多様性，独立性，分散性を担保した集合知を抽出するのは困難である．そこで，Deep Learning を用いて SNS からのテキストデータを教師なし学習させ，クラスタリングをすることによって，集合知を抽出するために必要な多様性，分散性，独立性を担保した知識を集約する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we propose a method for aggregating the knowledge by clustering using Deep Learning to extract the collective intelligence of information on the Internet. Through Internet technology is advanced, SNS is full of a variety of knowledge. Since it included many false information, it is difficult to extract the collective intelligence that fulfilled diversity, independence and dispersibility. To extraction collective intelligence with satisfied diversity, dispersibility and independence from SNS text data, unsupervised learning with Deep Learning should be adopted.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2016-MPS-107, 号 1, p. 1-6, 発行日 2016-03-01
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会