| 講演名 | 2018-06-02 Taxonomy classification with clustered ESA and Machine learning 安宅 凌(会津大), 白 寅天(会津大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 分類学的に距離が近い文書の分類は、通常の文書よりも分類精度が低いことが知られている。 私達は、Explicit Semantic Analysis(ESA）を使用して入力文書から追加情報を抽出し、タキソノミー分類のパフォーマンスを向上させた。 意味解析のためのセマンティックインタプリタを作成するためにESAを使用した。 私達はクラスタリングされたESAを用いて付加的な特徴ベクトルを作成し、元の文書と結合する方法を提案する。 次に、いくつかの機械学習アルゴリズムによってそれを分類する。 Convolutional Neural Networks（CNN）とMultilayer Perceptron（MLP）を用いたテキスト分類により、分類精度の改善が得られることを確認した。 |
| 抄録(英) | It is known that the classification of documents with taxonomically short distance has lower accuracy than that of usual documents. In this paper, we use Explicit Semantic Analysis (ESA) to extract additional information from input documents and improve taxonomy classification performance. ESA is used to create a semantic interpreter for semantic analysis. We propose a method to create a meaningful additional feature vector element with clustered ESA and combine it with the original document. Then we classify it by several machine learning algorithms. We gained high accuracy improvement by text classification using Convolutional Neural Networks (CNN) and Multilayer Perceptron (MLP). |
| キーワード(和) | タキソノミー分類 / 機械学習 / ESA |
| キーワード(英) | Taxonomy classification / Machine learning / ESA |
| 資料番号 | SC2018-12 |
| 発行日 | 2018-05-25 (SC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SC |
|---|---|
| 開催期間 | 2018/6/1(から2日開催) |
| 開催地（和） | 会津大学 UBIC 3D Theater |
| 開催地（英） | UBIC 3D Theater, University of Aizu |
| テーマ（和） | 「第4次産業革命のためのサービスコンピューティング」および一般 |
| テーマ（英） | Service Computing for the 4th Industrial Revolution and Other Issues |
| 委員長氏名（和） | 中村 匡秀(神戸大) |
| 委員長氏名（英） | Masahide Nakamura(Kobe Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 菊地 伸治(会津大) / 山登 庸次(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Shinji Kikuchi(Univ. of Aizu) / Yoji Yamato(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 細野 繁(NEC) / 木村 功作(富士通研) |
| 幹事氏名（英） | Shigeru Hosono(NEC) / Kosaku Kimura(Fujitsu Lab.) |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Service Computing |
|---|---|
| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Taxonomy classification with clustered ESA and Machine learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | タキソノミー分類 / Taxonomy classification |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | ESA / ESA |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 安宅 凌 / Ryo Ataka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 会津大学(略称：会津大) University of Aizu(略称：UoA) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 白 寅天 / Incheon Paik |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 会津大学(略称：会津大) University of Aizu(略称：UoA) |
| 発表年月日 | 2018-06-02 |
| 資料番号 | SC2018-12 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | SC-72 |
| ページ範囲 | pp.65-70(SC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-05-25 (SC) |