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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. マルチメディア、分散、協調とモバイルシンポジウム(DICOMO)
  4. 2023

文意ベクトル間距離に基づくニュースヘッドラインに対する興味推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228050
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228050
784a2da9-57a0-4999-9883-169b225221e1
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DICOMO2023020.pdf IPSJ-DICOMO2023020.pdf (2.8 MB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2023-06-28
タイトル
タイトル 文意ベクトル間距離に基づくニュースヘッドラインに対する興味推定
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 機械学習,コンシューマシステム
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
愛媛大学大学院理工学研究科
著者所属
愛媛大学大学院理工学研究科
著者所属
愛媛大学大学院理工学研究科
著者名 寺田, 智哉

× 寺田, 智哉

寺田, 智哉

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遠藤, 慶一

× 遠藤, 慶一

遠藤, 慶一

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小林, 真也

× 小林, 真也

小林, 真也

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 インターネット上には膨大な量のニュース情報が存在している.これによりユーザは多くの情報を入手できるというメリットが生まれる.しかし,ユーザは配信されている全てのニュースに興味を持っているわけではない.よって,ユーザがインターネット上のニュースを読むとき,興味のある情報を選別する必要がある.情報過多問題を解決するために,個人の興味を学習し,それを考慮した情報提供を行う個人向け情報配信システム PINOT を開発した.このシステムでは,ユーザの操作から興味を類推し,興味の学習を行う.しかし,記事文に多義語が含まれる場合,記事に対する興味の類推を誤る可能性がある.本稿では興味の類推を正確に行うために,記事文に対して,分布仮説に基づいて単語や文をベクトルで表現できる自然言語処理モデルを用いる.このベクトルには,文意といった特徴が表現されている.そして,類似性を表す尺度であるコサイン類似度を用いて,ユーザが興味ある記事に対して,ベクトル間が近い記事を,興味ある記事と類推し,推薦する.文意に着目することで,多義語が含まれた記事文に対する興味の類推を正確に行うことが期待できる.
書誌情報 マルチメディア,分散,協調とモバイルシンポジウム2023論文集

巻 2023, p. 131-136, 発行日 2023-06-28
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:57:55.807488
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