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  1. 全国大会
  2. 76回
  3. 人工知能と認知科学

語の関係性を抽出した特徴ベクトルによる文書分類の提案

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/104621
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/104621
c51be1da-0ebf-4293-9a58-2d99c78bafa6
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z76-2P-4.pdf IPSJ-Z76-2P-4.pdf (129.3 kB)
Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type National Convention(1)
公開日 2014-03-11
タイトル
タイトル 語の関係性を抽出した特徴ベクトルによる文書分類の提案
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
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
大阪教大
著者所属
大阪教大
著者名 今井智宏

× 今井智宏

今井智宏

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望月久稔

× 望月久稔

望月久稔

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 ウェブ上には多種多様な人によって非常に高い頻度で様々な文書が更新される.しかしこれらは基本的に整理されておらずそのままの状態で利用することは難しい.自動で解析し,分類することができれば,市場調査や動向調査などの利用が期待できる. そこで本稿は,まず語の共起関係からグラフを構築し解析することで、文書中に出現した語の重要度を表す特徴ベクトルを抽出する.続いて抽出した特徴ベクトルに対しk近傍法を用いることで文書を分類する.実験には日本語のウェブ記事であるITproを使用し,日本語の文書に対する分類精度を評価する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
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. 115-116, 発行日 2014-03-11
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 10:11:25.542997
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