WEKO3
アイテム
データ結晶化を用いた対話ログの時系列解析
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/68071
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/6807140b8db78-278b-44f3-b014-e5453ee29a10
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CE10103002.pdf (2.0 MB)
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Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2010-02-27 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | データ結晶化を用いた対話ログの時系列解析 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Time Series Analysis of Dialogue Logs with Data Crystallization | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 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 | ||||||||
| 東京工業大学大学院総合理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学大学院総合理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学大学院総合理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者名 |
斎藤, 正孝
× 斎藤, 正孝
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| 著者名(英) |
Masataka, Saito
× Masataka, Saito
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本稿では，対話ログを時系列で区切り話題を出現単語のクラスタとして獲得し，その推移を視覚的に表示することで対話ログの概要把握の支援を行う時系列解析手法を提案する．時系列で区切ることで，全体では弱いが，局所的に見ると強くなるような単語の共起度を考慮し，従来手法より深い解析を行うことを目的とする．提案手法を用いた時系列解析システムを構築し，システムを利用しながら実際の対話ログを解析する．話題間の関係を抽出するデータ結晶化の技法を用い対話ログを解析した結果，話題の推移や関係を抽出することができた． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In this paper, we introduce a time series analysis method of dialogue logs. Our method is to divide dialogue logs in chronological order and acquire the topics as clusters of appearance words by visualizing the process. Our goal is to brief the dialogue log and provide a deeper analysis than nonconventional method with regional co-occurrence by dividing dialogue logs. We develop the time series analysis system and analyze real dialogue logs with our system. After analyzing the dialogue logs by data crystallization which picks up the relation among topics, we succeed in picking up the transition and relation of dialogue logs. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10096193 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータと教育（CE） 巻 2010-CE-103, 号 2, p. 1-8, 発行日 2010-02-27 |
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| 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 | |||||||
