文の構成要素の依存関係を考慮したテキスト分類

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS16-4

グループ名: 【C】平成19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: 2007/09/04

タイトル(英語): Text Clustering based on Semantic Correlations between Sentence Elements

著者名: 内山 恵三(東京電力)

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

キーワード: テキスト分類|テキストマイニング|Text Clustering|Text Mining

要約(日本語): 　テキスト分類の技術は、テキストマイニングの中で最も重要な技術の1つである。人の判断で決められた分類分けに分類する技術としては、教師データを元に分類辞書を作成し分類するケースが一般的である。新たなトピックに対して分類結果を出す手法としては、教師データを必要としないクラスタリング技術が提案されている。クラスタリングの要素は、精度向上を背景に、単語から係り受け単語に移ってきている。更なる精度向上のためには、節と節など、文の構成要素まで考慮する必要がある。
　本報告では、文の構成要素を考慮したクラスタリングを行い、分類精度の効果について考察する。

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