@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00190096,
 author = {松木, 萌 and 井上, 創造 and 清田, 陽司},
 book = {マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2017論文集},
 month = {Jun},
 note = {本研究では，介護施設に入居する前のサービスである介護施設紹介コールセンターのデータをテキストマイニングと教師ありアンサンブル学習により分析し，介護業界の問題解決につながる知見の発見を試みた．
分析方法は，1.相談経緯項目から，相談者の相談目的・背景を把握するため，テキストマイニング技術を用いる方法と．2.相談期間とその他の項目との相関を分析するため，アンサンブル学習法を用いる方法の2つの分析方法を適応した．
その結果，テキスト中のネガティブまたはポジティブの形容詞の周辺単語を集計することで，各相談者の相談目的，背景の傾向が分かることと，「介護度」「続柄」「入居希望時期」「ADL歩行」「ADL排泄」「進捗」の項目が情相談期間にとって重要な項目であることが分かった．},
 pages = {648--655},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {介護施設紹介コールセンター記録のアンサンブル学習による傾向分析},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}