多特徴CRFに基づくオンラインレビューからの料理名データベースの構築

• Item type: National Convention(1)
• 公開日: 2014-03-11
• タイトル: 多特徴CRFに基づくオンラインレビューからの料理名データベースの構築
• 言語: eng
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 人工知能と認知科学
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 名大
• 著者所属: 名大
• 著者所属: 名大
• 著者名: 陳偉昌; 梶克彦; 河口信夫
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: In cuisine recommender service, on-line user review is an important data source avoiding a cold-start problem. Cuisine-domain named entity recognition can be used as an entrance to comprehend the semantic information of reviews. This paper describes a supervised approach recognizing Japanese dish name entity (DNE) from on-line reviews of Japanese cuisine website. In the first stage, this work adopts tweets as the data source to construct seed dictionary of dish name elements through semantic rules and uses Bayesian posterior to remove noise. Next stage, we map first-stage dictionary as a non-local feature into Condition Random Field to extract the dish name. This method can automatically add new dish name elements into the seed dictionary by iteration during the recognition proceeding. By using 10-fold testing, experiment results show our method can reach 84.38% in F1 score and outperform the two baselines using dictionary or CRF separately.
• 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: AN00349328
• 書誌情報: 第76回全国大会講演論文集; 巻 2014, 号 1, p. 31-32, 発行日 2014-03-11
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会