@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00208959,
 author = {中谷, 将佳史 and 湯本, 高行 and 礒川, 悌次郎 and 上浦, 尚武 and Masayoshi, Nakatani and Takayuki, Yumoto and Teijiro, Isokawa and Naotake, Kamiura},
 issue = {12},
 month = {Dec},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2020}
}