{"product_id":"ieej-zt143065","title":"時系列データのキーワード抽出とその評価手法の提案","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-065\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成26年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2014\/03\/05\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eThe keyword extraction of time series data and an evaluation technique\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e小林 寛史(大阪府立大学),佐賀 亮介(大阪府立大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eHiroshi Kobayashi(Osaka Prefecture University),Ryosuke Saga(Osaka Prefecture University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e時系列データ|キーワード抽出|コーパス分割\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003eコーパスの特徴を知るためにはキーワード抽出が有効である．しかし，コーパスの中に時系列情報が含まれる場合，従来手法では局所的な情報を持つ特徴的なキーワードが抽出されない可能性がある．一方，キーワードの抽出結果の評価にはテストセットが必要となるが，大規模なコーパスの場合，テストセットを作るのが難しい．そこで，本論文ではコーパス分割による局所的なキーワード抽出法を提案し，またテストセット作りを要しない評価指標により提案法を評価する．NIPSコーパスを用いた実験から，提案法は従来手法よりも特徴的なキーワードが抜き出せることができ，また，従来手法より有用であることが評価指標より確認できた．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e320 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46399898714351,"sku":"IEEJ-ZT143065-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_e98dafd5-85e0-4d57-9794-7c9a34b16b45.png?v=1744912285","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt143065","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}