意味関係辞書を用いた分類精度向上について

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-052

グループ名: 【全国大会】平成21年電気学会全国大会論文集

発行日: 2009/03/15

タイトル(英語): An Improvement of Accuracy for Text Classification based on Semantic Dictionary.

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、一般的に、単語、係り受けの共起単語の頻度情報、頻度割合等を分類変数として用い、分類辞書による分類、分類変数を文書の入力ベクトルとしたクラスタリングによる分類等がある。しかし、アンケートやお客さまの問い合わせや意見等の分類では、表記の揺れが大きいこと、文章の省略形が多いこと等から分類精度が上がらず、「その他」分類が多くなる傾向にある。 本報告では、分類変数を補正するための意味関係辞書の作成方法、意味関係辞書を用いたクラスタリングの分類精度について考察する。

原稿種別: 日本語

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