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講演抄録/キーワード
講演名 2020-12-22 12:40
Wikipediaのカテゴリとエンティティベクトルを用いたTwitterユーザの言及分野の抽出
中谷将佳史湯本高行礒川悌次郎上浦尚武兵庫県立大DE2020-24
抄録 (和) 代表的なSNSの一つであるTwitterには,情報発信元のユーザをよく知らないまま,情報を鵜呑みにして拡散してしまうなどし,誤った情報が流布されやすいという問題がある.
本研究では,Twitterユーザに対して,話題や言及分野に対応するWikipediaカテゴリをラベル付けし,発信された情報の信憑性に注意を促すような仕組みを提案する.
出現単語と記事を結び付け,話題別の単語クラスタを作成するため,ファインチューニングを行った日本語Wikipediaエンティティベクトルを用い,クラスタから得られるカテゴリの集合を1文書とみなして,カテゴリのIDFを計算し,クラスタとユーザの言及分野に対応するカテゴリを抽出した. 
(英)
キーワード (和) Twitter / Wikipedia / Word2Vec / / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 305, DE2020-24, pp. 42-47, 2020年12月.
資料番号 DE2020-24 
発行日 2020-12-14 (DE) 
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 DE2020-24

研究会情報
研究会 DE IPSJ-DBS  
開催期間 2020-12-21 - 2020-12-22 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) データ工学・データベースシステムとエンターテイメントおよび一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 DE 
会議コード 2020-12-DE-DBS 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) Wikipediaのカテゴリとエンティティベクトルを用いたTwitterユーザの言及分野の抽出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Twitter /  
キーワード(2)(和/英) Wikipedia /  
キーワード(3)(和/英) Word2Vec /  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
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 将佳史 / / ナカタニ マサヨシ
第1著者 所属(和/英) 兵庫県立大学 (略称: 兵庫県立大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 湯本 高行 / / ユモト タカユキ
第2著者 所属(和/英) 兵庫県立大学 (略称: 兵庫県立大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 礒川 悌次郎 / / イソカワ テイジロウ
第3著者 所属(和/英) 兵庫県立大学 (略称: 兵庫県立大)
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 上浦 尚武 / / カミウラ ナオタケ
第4著者 所属(和/英) 兵庫県立大学 (略称: 兵庫県立大)
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講演者
発表日時 2020-12-22 12:40:00 
発表時間 25 
申込先研究会 DE 
資料番号 IEICE-DE2020-24 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.305 
ページ範囲 pp.42-47 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-DE-2020-12-14 


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