テキスト分類のための教師テキスト作成について

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS20-4

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): Extracting training texts for Automatic Classification.

著者名: 内山 恵三(東京電力),中村 正規(東京電力)

著者名(英語): Keizo Uchiyama(Tokyo Electric Power Company),Masaki Nakamura(Tokyo Electric Power Company)

キーワード: 分類|テキストマイニング|語の尺度語の尺度|Classification|Text Mining|Term Specificity

要約(日本語): 　近年、CRMの成功のためにテキストマイニングツールの重要性が高まっている。アンケート分析などでは、自由記述の回答個所は、提供者側の描いた仮説に左右されない真実の発露があるとして重視されている。

　日々カスタマーセンター等窓口に寄せられるお客さまの声やアンケート等、大量のテキストを即座に分析して、改善を図っていくことは、お客さまの満足度向上やお客さまの視点に立った活動のための最重要事項である。

　本報告では、膨大なテキストの分類が、教師テキストの精度により大きく左右される現状を踏まえ、分類精度を上げるための教師テキストの作成方法について考察する。

PDFファイルサイズ: 3,374 Kバイト