講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-01-22 09:55
Linked Open Data生成のための自治体CMSの構成法 ○槇 俊孝・若原俊彦・山口明宏(福岡工大)・木本紳一郎(新宮町おもてなし協会)・高木昭典(新宮町役場)・一藤 裕・曽根原 登(NII) ICM2015-35 LOIS2015-57 |
抄録 |
(和) |
本研究では,Linked Open Data(LOD)を生成できる自治体CMSを構築し,これを用いて観光分野を中心に情報発信や情報交流を行い,地域活性化を目指している.本稿では,Twitterに投稿された一般的な記事データをTripleデータに変換する手法について述べる.また,孤立状態にあるTripleデータのリンク化を図るため,ラベル伝搬を応用したマルチプルラベル伝搬について述べる.マルチプルラベル伝搬は,1つのノードに複数のラベルを付与することを許容した新しいアルゴリズムであり,語彙の多義性を考慮してカテゴリを推定できる.また,SNS投稿記事の自動Triple変換処理法も新たに提案する.評価実験を行ったところ,記事データのTriple変換精度は約76.9%となり,連体化助詞の考慮が不十分ということが分かった.また,マルチプルラベル伝搬付与の正解率は,グラフデータの約6.6%の教師データ数で9割を超え,データのリンク化に十分に寄与できることが分かった. |
(英) |
In this study, we make a Municipality CMS for Linked Open Data (LOD) generation. We realize an information exchange and an information transmission around a tourism using this CMS. This is aiming at regional activation. In this paper, we describe a method to convert an article data of Twitter into a triple data. In addition, we describe a multiple label propagation algorism for realizing the link of the isolated triple data. The multiple labels propagation is an algorithm that was allowed to impart multiple labels to a single node. It is possible to estimate categories in view of the ambiguity of a vocabulary. We found the following things by two evaluation experiments. An accuracy of the triple data convert method is about 76.9%. In addition, the accuracy of the multiple label propagation is more than 90% in about 6.6 % teacher data for the graph data. |
キーワード |
(和) |
LOD / Twitter / CMS / RDF / 構文解析 / グラフマイニング / ラベル伝搬 / 地域活性化 |
(英) |
LOD / Twitter / CMS / RDF / Syntactic Analysis / Graph Mining / Label Propagation / Regional Activation |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 410, LOIS2015-57, pp. 53-58, 2016年1月. |
資料番号 |
LOIS2015-57 |
発行日 |
2016-01-14 (ICM, LOIS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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