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講演抄録/キーワード
講演名 2011-03-11 15:30
単語出現頻度とブログ記事の構造に着目したフィルタリングによる適合ブログ記事検索
中谷浩輝吉田真一高知工科大PRMU2010-292
抄録 (和) 本研究では,ブログ記事から記事閲覧者にとって有用な記事を選別・抽出する
手法を検討する.対象記事500,単語数19003 から,idf 値に基づいて単語数
を100まで削減し,さらに主成分分析を用いて特徴ベクトルの次元を 3~5 に
削減した.単語ベクトルの構築には,単語の出現の有無を 0 または 1 の2値
で表したもの,および,単語が出現した場合に 1 の代わりに tf-idf 値を用
いたもの(単語ヒストグラム)の2通りを用いた.ニューラルネットワーク(多層
パーセプトロン)にて100記事を学習させ,別の4セットの100記事にて分類精度
を測定した.この結果,分類精度は,単語ベクトルを用いた場合は,平均的に
正答率70%,単語ヒストグラムでは正答率60%を得られた.この結果から,単語
ヒストグラムでは正答率が下がるが,その代わり有用なものを不用と誤分類す
る割合が減少しており,再現率が高くなっているものと推定される. 
(英) Classification of Blog articles using word vector is proposed and
investigated of its precision. This algorithm classifies Blog
articles to two categories---useful and useless. The number of Blog
articles is 500 and 19003 word vectors are extracted and the number of
word vectors is reduced to 100 based on idf value. The number of
feature vectors is reduced to 3 to 5 using principal component
analysis. Blog articles and their usefulness are input to neural
network (multi-layer perceptron) and the network is trained by 100
articles and classifies 100 articles. The output precision is 70% in
average using word-vectors, 60% using tf-idf valued word-histograms.
The result shows that the precision decreased using tf-idf valued
word-histograms, but the misclassified output of a useful article to a
useless article is also decreased. Therefore the recall rate is
thought to be increased using tf-idf valued word-histogram.
キーワード (和) ブログ / 分類 / 単語ベクトル / tf-idf / ニューラルネットワーク / / /  
(英) blog / classification / word vector / tf-idf / neural network / / /  
文献情報 信学技報, vol. 110, no. 467, PRMU2010-292, pp. 323-328, 2011年3月.
資料番号 PRMU2010-292 
発行日 2011-03-03 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2010-292

研究会情報
研究会 PRMU  
開催期間 2011-03-10 - 2011-03-11 
開催地(和) 産総研(つくば) 
開催地(英)  
テーマ(和) 文字・文書の認識と理解 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2011-03-PRMU 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 単語出現頻度とブログ記事の構造に着目したフィルタリングによる適合ブログ記事検索 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Filtering using Term Frequency and Structure of Blog Entries for Retrieving Relevant Entries 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ブログ / blog  
キーワード(2)(和/英) 分類 / classification  
キーワード(3)(和/英) 単語ベクトル / word vector  
キーワード(4)(和/英) tf-idf / tf-idf  
キーワード(5)(和/英) ニューラルネットワーク / neural network  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 中谷 浩輝 / Kouki Nakatani / ナカタニ コウキ
第1著者 所属(和/英) 高知工科大学 (略称: 高知工科大)
Kochi University of Technology (略称: Kochi Univ. of Tech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉田 真一 / Shinichi Yoshida / ヨシダ シンイチ
第2著者 所属(和/英) 高知工科大学 (略称: 高知工科大)
Kochi University of Technology (略称: Kochi Univ. of Tech)
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講演者
発表日時 2011-03-11 15:30:00 
発表時間 30 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2010-292 
巻番号(vol) IEICE-110 
号番号(no) no.467 
ページ範囲 pp.323-328 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2011-03-03 


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