| 大会名称 |
|---|
| 2019年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019G |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-03-05 |
| セッション番号 |
| D-9 |
| セッション名 |
| ライフインテリジェンスとオフィス情報システム |
| 講演日 |
| 2019/03/21 |
| 講演場所(会議室等) |
| 54号館 303教室 |
| 講演番号 |
| D-9-13 |
| タイトル |
| 情報種別を活用したテキストデータ構造化手法の検討 |
| 著者名 |
| ○西村康孝, 吉原貴仁, |
| キーワード |
| 情報抽出, テキストデータ, 構造化データ |
| 抄録 |
| メールやSNSなどの非構造なテキストデータを，機械処理できる表データやデータベースなどのデータへ構造化することで，データ利活用が容易になる．テキストデータは日々大量に生成されており，人手に依らない自動的な構造化が課題である．従来Twitterのテキストデータからイベントの会期，開催場所などを抽出する手法がある．しかしながら，テキストデータに複数の日時・場所情報が含まれると，その中から会期と開催場所の情報を選択できない場合があった．そこで本稿では，情報種別を活用することで，抽出すべき日時・場所情報をより確かに選択する手法を検討する． |
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