Wikipediaのカテゴリとエンティティベクトルを用いたTwitterユーザの言及分野の抽出

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2020-12-14
• タイトル: Wikipediaのカテゴリとエンティティベクトルを用いたTwitterユーザの言及分野の抽出
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ユーザモデリング
• 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: 兵庫県立大学大学院工学研究科
• 著者所属: 兵庫県立大学社会情報科学部
• 著者所属: 兵庫県立大学大学院工学研究科
• 著者所属: 兵庫県立大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, University of Hyogo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Social Information Science, University of Hyogo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, University of Hyogo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, University of Hyogo
• 著者名: 中谷, 将佳史; 湯本, 高行; 礒川, 悌次郎; 上浦, 尚武
• 著者名(英): Masayoshi, Nakatani; Takayuki, Yumoto; Teijiro, Isokawa; Naotake, Kamiura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 代表的な SNS の一つである Twitter には，情報発信元のユーザをよく知らないまま，情報を鵜呑みにして拡散してしまうなどし，誤った情報が流布されやすいという問題がある．本研究では，Twitter ユーザに対して，話題や言及分野に対応する Wikipedia カテゴリをラベル付けし，発信された情報の信憑性に注意を促すような仕組みを提案する．出現単語と記事を結び付け，話題別の単語クラスタを作成するため，ファインチューニングを行った日本語 Wikipedia エンティティベクトルを用い，クラスタから得られるカテゴリの集合を 1 文書とみなして，カテゴリの IDF を計算し，クラスタとユーザの言及分野に対応するカテゴリを抽出した．
• 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: 研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 2020-DBS-172, 号 12, p. 1-6, 発行日 2020-12-14
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-871X
• 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