テキストの表層データに基づいた 意味カテゴリーインデクシングの支援について

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1999-05-28
• タイトル: テキストの表層データに基づいた 意味カテゴリーインデクシングの支援について
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Supporting Semantic - Categorical Indexing Based on Text Data
• 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: 東京理科大学基礎工学部電子応用工学科
• 著者所属: 東京理科大学基礎工学部電子応用工学科
• 著者所属: 東京理科大学基礎工学部電子応用工学科
• 著者所属: 東京理科大学基礎工学部電子応用工学科
• 著者所属: 東京理科大学基礎工学部電子応用工学科
• 著者所属: 東京理科大学基礎工学部電子応用工学科
• 著者所属: 東京理科大学基礎工学部電子応用工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Applied Electronics, Science University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Applied Electronics, Science University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Applied Electronics, Science University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Applied Electronics, Science University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Applied Electronics, Science University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Applied Electronics, Science University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Applied Electronics, Science University of Tokyo
• 著者名: 舟生, 日出男; 黒田, 隆之; 高橋, 毅; 内田, 明宏; 長尾, 仁志; 伊丹, 誠; 伊藤紘二
• 著者名(英): Funaoi, Hideo; Kuroda, Takayuki; Takahashi, Takeshi; Uchida, Akihiro; Nagao, Hitoshi; Itami, Makoto; Itoh, Kohji
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年では情報化の進展によって、人々が知的作業に際して処理すべき文書の量は増大している。そこで本研究では、文書を的確に分類し、その検索や再利用を容易にするために、文書を意味カテゴリーでインデクシングする作業を支援する手法について提案する。本手法では、文書から属性を抽出し、TfCon法を用いてそれらの頻度と重みから算出されるベクトルによって、その文書の特徴を表現する。このようにして、各意味カテゴリーに該当する文書集合の特徴を、教師付きの学習によって機械に学習させれば、テキストに含まれる意味カテゴリー群の推定が可能となり、新たな文書のインデクシングの支援に用いることができる。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Owing to progress of informationalization, recently, people should process a quantity of documents on the occasion of intelligent work. In this study, to faciliate classifying, searching and reusing a document, we propose a method of supporting Semantic-Cateorical Indexing. In this method, characteristic of a document is expressed with the vector of attribute values, which are consist of those frequency and weight calculated by TfCon method. If a machine learns the cahracteristic of a document set that corresponds to each meaning categorya with supervised learning, it can presume semantic categories corresponds to a text and support users to index a new document with those categories.
• 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: AN10442647
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告音声言語情報処理（SLP）; 巻 1999, 号 49(1999-SLP-026), p. 63-69, 発行日 1999-05-28
• 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