| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2007-01-30 13:45
依存構造を用いたコンピュータウイルス情報の抽出
○鈴木雄策・山村 毅（愛知県立大） |
| 抄録 |
（和） |
インターネットニュース記事から，単語や複合語などの「名詞句」だけでなく，「文や節」にまたがる表現を抽出することで，事典を作成する手法を提案する．
本研究ではSVM（Support Vector Machine）を用いてコンピュータウイルス記事からウイルス情報（ウイルス名，感染経路，症状）の抽出を行う．
SVMの素性として，前後の文字列や文に含まれる単語などといった形態素情報のみを素性として使用したチャンキングの場合には，文や節にまたがる表現の抽出精度はあまり高くない結果となった．
そこで，依存構造解析で得られる情報を利用し，文節を解析単位とすることで，抽出精度の向上を図った．
その結果，チャンキングと比較して提案手法は，精度を大きく向上させることができ，感染経路の場合F値が11.04上昇し，症状の場合はF値が19.83上昇させることができた． |
| （英） |
This paper proposes the method of information extraction of noun phrases and sentences to create an encyclopedia from internet news articles.
We extract the computer virus information (a virus name, infection routes and symptoms) using SVM (Support Vector Machine).
Our previous method which only used features of surrounding morphemes or words in the sentence didn't have good performance in extraction of clauses or sentences.
So, we applied dependency structures to improve the performance.
As a result, our method greatly improved accuracy compared to chunking method.
The information route's F-value increased by 11.04 and the symptom's F-value increased by 19.83. |
| キーワード |
（和） |
情報抽出 / Support Vector Machine / 依存構造 / / / / / |
| （英） |
Information Extraction / Support Vector Machine / Dependency Structure / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 517, NLC2006-79, pp. 37-42, 2007年1月. |
| 資料番号 |
NLC2006-79 |
| 発行日 |
2007-01-23 (NLC) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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