SVM（Support Vector Machine）を用いた経済記事の著者の見解に基づく分類

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2003-05-22
• タイトル: SVM（Support Vector Machine）を用いた経済記事の著者の見解に基づく分類
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A classification method based on the view of the author of each newspaper article on economics
• 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: 豊橋技術科学大学知識情報工学科
• 著者所属: 豊橋技術科学大学知識情報工学科
• 著者所属: 豊橋技術科学大学知識情報工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Knowledge - based Information Engineering, Toyohashi University Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Knowledge - based Information Engineering, Toyohashi University Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Knowledge - based Information Engineering, Toyohashi University Technology
• 著者名: 中嶋, 琢美; 酒井, 浩之; 増山, 繁
• 著者名(英): Takumi, Nakajima; Hiroyuki, Sakai; Shigeru, Masuyama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，著者の見解によるテキストの分類を目指す．今回は対象を経済記事とし，景気動向に対する見解別に分類を行った．分類は，最も単純な，景気が回復するであろうという見解と，景気が悪化するであろうという見解の2種類とした．景気が回復するであろうという見解の記事と，景気が悪化するであろうという見解の記事では，よく使用される語が異なるため，そこに着目した分類手法を考案した．本稿では手法と，実験結果について報告をする．実験の結果，語の頻度を素性値としたSVM(Support Vector Machine)を用いた手法で，良い結果が得られた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a classification method of texts based on the view of the author. We treat newspaper articles on economics, and classify them into two classes, a class of articles where the author's view of each article is that business will recover, and a class of the author's view of each article that business will get worse, respectively.
• 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: AN10112482
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 2003, 号 51(2003-DBS-130), p. 175-180, 発行日 2003-05-22
• 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