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アイテム
個人的嗜好に基づく旅行スポット推薦のための旅行目的地抽出手法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218750
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2187507f37cf02-c3fc-4ba5-9c3d-b95cafcf16f5
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-ICS22207005.pdf (830.5 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-07-01 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 個人的嗜好に基づく旅行スポット推薦のための旅行目的地抽出手法の検討 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| タイトル | Examination of travel destination extraction method to recommend travel spot based on personal preference | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 観光情報 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 群馬大学理工学府 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 群馬大学情報学部 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 群馬大学情報学部 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Graduate School of Science and Technology, Gunma University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Faculty of Informatics, Gunma University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Faculty of Informatics, Gunma University | ||||||||||||
| 著者名 |
斎藤, 僚太
× 斎藤, 僚太
× 松野, 省吾
× 関, 庸一
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 本研究は，個人の興味関心に基づき旅行情報を集約して推薦する旅行支援システムを作成することを目的としており，その最初のステップとして，SNS の投稿から観光の目的地をとなる単語（Point of Interest : POI）を自動的に抽出する手法を提案する．SNS の中でも，個人の興味・関心を抽出する対象として，日々の関心が短文として投稿されることが多い Twitter に着目し，無作為に抽出した投稿から，POI 候補の検出を試みる，この際，特徴語辞書に依存しない方法で POI 候補を抽出するため，学習済みモデルを用いた固有表現抽出を行い，その際に問題となる複合名詞の見落としについて，改良手法を提案する．検証データで，この改良により再現率が上がることを確認した． | |||||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | This research aims to create a travel support system that aggregates and recommends travel information based on the interests of individuals, and as a first step, we propose a method to automatically extract points of interest (POI) from SNS posts. To extract POI candidates from the randomly selected posts, we perform named entity recognition using a learned model. To extract candidate POIs in a way that does not depend on feature word dictionaries, we propose a method to reduce over-sighting compound nouns. We confirmed that the proposed method improves the recall rate on validation data. | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AA11135936 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告知能システム（ICS） 巻 2022-ICS-207, 号 5, p. 1-5, 発行日 2022-07-01 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-885X | |||||||||||
| 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 | |||||||||||
