形態素解析と機械学習を用いたオープンデータカタログサイトの集約手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-02-23
• タイトル: 形態素解析と機械学習を用いたオープンデータカタログサイトの集約手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: How to aggregate open data catalog sites using morphological analysis and machine learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 暗号とセキュリティ応用
• 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: 東京工科大学大学院バイオ・情報メディア研究科
• 著者所属: 東京工科大学コンピュータサイエンス学部
• 著者所属: 東京工科大学コンピュータサイエンス学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo University of Technology
• 著者名: 諏訪, 勇貴; 和田, 知華; 宇田, 隆哉
• 著者名(英): Yuki, Suwa; Chiharu, Wada; Ryuya, Uda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，国内の政府や民間，地方自治体でオープンデータを公開する流れが進んでいる．様々な団体がそれぞれでデータの公開を進めた結果，データ利用者はどのカタログサイトにどんなデータがあるのか不明瞭な状況に陥っている．また，複数の団体の公開サイトからデータを収集する際は，各サイトにアクセスし，データを取得していく必要があり手間や時間がかかる．そこで，各自治体 ・ 企業等が独自に公開しているデータを形態素解析と機械学習を用いてウェブ上から集約する方法を提案し，実装と評価を行った．結果，ナイーブベイズ分類に関しては比較的分類することができたが，畳み込みニューラルネットワークの方では，あまり精度が高くなかった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, the flow of opening open data in domestic governments, private and local governments is proceeding. As a result of the various organizations proceeding with the disclosure of the data, the data users are in an unclear situation as to which catalog sites have what data. Also, when collecting data from the public sites of multiple organizations, it is necessary to access each site and acquire data, which takes time and time. Therefore, we propose a method of summarizing data uniquely published by each municipality / company etc. from the web using morphological analysis and machine learning, implemented and evaluated. As a result, we could relatively classify naive Bayes classification, but the convolution neural network was not very accurate.
• 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: AA11235941
• 書誌情報: 研究報告コンピュータセキュリティ（CSEC）; 巻 2017-CSEC-76, 号 1, p. 1-6, 発行日 2017-02-23
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8655
• 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