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  1. 研究報告
  2. ドキュメントコミュニケーション(DC)
  3. 2009
  4. 35(2009-DD-070)

レファレンス事例に対するキーワードの自動付与

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/61554
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/61554
14632617-1697-47ac-a7d8-831f0aada9f5
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DD09070010.pdf IPSJ-DD09070010 (1.7 MB)
Copyright (c) 2009 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2009-03-18
タイトル
タイトル レファレンス事例に対するキーワードの自動付与
タイトル
言語 en
タイトル Automatic assignment of keywords to the reference records
言語
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
慶應義塾大学
著者所属
慶應義塾大学
著者所属
亜細亜大学非常勤講師
著者所属(英)
en
Keio University
著者所属(英)
en
Keio University
著者所属(英)
en
Asia University
著者名 樋澤, 光紀 原田, 隆史 江藤, 正己

× 樋澤, 光紀 原田, 隆史 江藤, 正己

樋澤, 光紀
原田, 隆史
江藤, 正己

Search repository
著者名(英) Toisawa, Koki Harada, Takashi Eto, Masaki

× Toisawa, Koki Harada, Takashi Eto, Masaki

en Toisawa, Koki
Harada, Takashi
Eto, Masaki

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究の目的は,レファレンス事例の質問文と回答文を元にして,その事例に適切なキーワードを自動的に付与することである。これまでレファレンス事例中の語をキーワードとして抽出する実験は行われていたが,この方法では事例中に出現しない語はキーワードとして付与できないという欠点があった。そこで本研究では,ウェブ検索エンジンの検索結果リストに含まれるタイトルとスニペットを利用し,キーワードを自動的に付与する手法を提案する。 具体的には (1) 事例中の語からキーワードを機械学習手法により抽出し,(2) 抽出したキーワードを検索語として検索エンジンからタイトルとスニペットを取得し,(3) その中に出現する語を対象として重要度計算によってキーワードを決定する,という手順でキーワードの自動付与を行った。曰本史分野のレファレンス事例 120 件を使用して,付与実験を行った結果,キーワードの候補として10 語を付与した時に精度 31.4%,再現率 61.4% で正しいキーワードを付与することができた。
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 The purpose of this research is to assign automatically appropriate keywords to the reference records on the basis of the sentences of questions and answers in the reference records. Former researches extracted appropriate words automatically as keywords from the reference records, but this method could assign only the words in the texts. This research proposes a method of assigning of keywords using titles and snippets of web pages. The method consists of three processes: (1) the process of extracting keywords as search terms from the reference records by the machine learning, (2) the process of acquiring titles and snippets from Google, and (3) the process of acquiring the keywords by estimation of weights. The result showed that the keywords were assigned successfully with precision ratio of 31.4% and recall ratio of 61.4%.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10539261
書誌情報 研究報告デジタルドキュメント(DD)

巻 2009, 号 35(2009-DD-70), p. 69-76, 発行日 2009-03-18
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
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Ver.1 2025-01-21 22:35:02.490147
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