格助詞、接続語を考慮したテキスト分類

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-064

グループ名: 【全国大会】平成19年電気学会全国大会論文集

発行日: 2007/03/15

タイトル(英語): Automatic Classification with Case Particle Words and Conjunctive Words

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

要約(日本語): テキスト分類の技術は、CRM(Customer Relationship Management)において、アンケートやお客さまの問い合わせや意見の分類分けに用いられるなど、量的に多い情報から必要な情報を迅速に振り分ける技術として、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。テキスト分類は、単語を素性にして分類器（ナイーブベイズやSVMなど）が主流である。言葉の依存関係まで考慮されていないので、肯定的にも否定的にも使われる述語を含んだ文章はうまく分類されないという問題が指摘され、肯定・否定の文構造を考慮した分類手法が提案されている。しかし、原因、結果等、肯定、否定以外の構造については課題とされている。テキストの分類精度を向上させるためには、様々な文構造に対応する必要がある。本報告では、格助詞、接続語を考慮した分類を行い、分類精度の効果について考察する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,981 Kバイト