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Wikipediaのカテゴリグラフ解析による語句の確率的分類とその応用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/85816
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/8581644298e4d-7813-485a-987f-bcb0413447bd
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-TOD0503006.pdf (705.5 kB)
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Copyright (c) 2012 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Trans(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2012-09-28 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | Wikipediaのカテゴリグラフ解析による語句の確率的分類とその応用 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Probabilistic Term Classification by Analyzing Wikipedia Category Graph and Its Application | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | [研究論文] 文書分類，ページランク，グラフカーネル | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学知の構造化センター | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| The Center for Knowledge Structuring, The University of Tokyo | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University | ||||||||
| 著者名 |
白川, 真澄
中山, 浩太郎
原, 隆浩
西尾, 章治郎
× 白川, 真澄 中山, 浩太郎 原, 隆浩 西尾, 章治郎
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| 著者名(英) |
Masumi, Shirakawa
Kotaro, Nakayama
Takahiro, Hara
Shojiro, Nishio
× Masumi, Shirakawa Kotaro, Nakayama Takahiro, Hara Shojiro, Nishio
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 語句をカテゴリ （トピック） に分類した概念辞書は，文書分類をはじめ様々なアプリケーションの基盤リソースとして必要とされている．代表的な概念辞書である WordNet は一般語を網羅的に定義しているが，固有名詞や専門用語，新語はあまり網羅されていない．一方，大規模 Web 百科事典である Wikipedia はそのような語句を数多く定義しており，また，語句を分類するためのカテゴリ構造を有している．しかし， Wikipedia のカテゴリ構造は，複数の親やループを許容するネットワーク構造であるため，ある語句がどのカテゴリに属しているかを判別するのは難しい．そこで本研究では，グラフ理論に基づいて Wikipedia のカテゴリネットワークを解析し，確率的に語句を分類する手法を提案する．また，語句の確率的分類の結果を教師データとし，ナイーブベイズによる文書分類を行う． Web 検索のスニペットを代表的な 8 カテゴリに分類するタスク，および科学に関するニュースのスニペットを 8 つの領域に分類するタスクにおいて評価を行い，提案手法の有効性を確認した． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Taxonomies, which classify terms into categories (topics), are required as fundamental resources for many applications including text classification. WordNet is one of the representative taxonomies and defines general terms, though it defines few named entities, specific terms and new words. On the other hand, Wikipedia, a large-scale free online encyclopedia, defines such terms and classifies them into a variety of categories. However, because the category structure is a network that allows multiple parents and loops, it is hard to determine whether a term belongs to a category or not. In this paper, we propose a method to probabilistically classify terms by analyzing Wikipedia category network based on graph theories. We also propose a text classification method using the result of probabilistic term classification and Naive Bayes. In the experiments on both Web snippet dataset and science news dataset, we confirmed the effectiveness of our method for classifying texts into several categories. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11464847 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌データベース（TOD） 巻 5, 号 3, p. 51-63, 発行日 2012-09-28 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 1882-7799 | |||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
