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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-12-06 10:10 Wikipediaの多様な特徴を利用した概念間関連度と有用な特徴の調査 ○伊藤雅弘（阪大）・中山浩太郎（東大）・原 隆浩・西尾章治郎（阪大）  DE2010-26 |
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| 抄録 | （和） | 近年、Wikipediaを用いて概念間関連度を測定するいくつかの手法が提案されてきた。しかし、従来手法の多くはリンク構造やカテゴリ構造、共起性など、単一の特徴に着目した手法であり，記事の特性によっていは精度が落ちるという問題があった。本研究では、Wikipediaが持つ各記事や記事間に関する多様な特徴情報の中から、概念間関連度の測定にとって有用な特徴を調査し、機械学習によってそれら複数の特徴を用いた概念間関連度の測定を行う。 |
| （英） | Recently, several semantic relatedness measures based on Wikipedia have been proposed. Each method, however, focuses on only a single feature such as the link structure, the category structure or link co-occurrences. This research identifies influential features for semantic relatedness within various features and proposes an efficient semantic relatedness measurement method that leverages multiple features of Wikipedia using machine learning. | |
| キーワード | （和） | Wikipedia / Semantic Relatedness / 関連度 / Support Vector Machine / Support Vector Regression / / / |
| （英） | Wikipedia / Semantic Relatedness / Support Vector Machine / Support Vector Regression / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 328, DE2010-26, pp. 7-12, 2010年12月. | |
| 資料番号 | DE2010-26 | |
| 発行日 | 2010-11-29 (DE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | DE2010-26 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
| 開催期間 | 2010-12-06 - 2010-12-06 |
| 開催地（和） | 産業技術総合研究所秋葉原事業所(ダイビル) |
| 開催地（英） | AIST Tokyo Akihabara Site |
| テーマ（和） | e-ScienceとData Intensive Scienceおよび一般 |
| テーマ（英） | e-Science and Data Intensive Science, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DE |
| 会議コード | 2010-12-DE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Wikipediaの多様な特徴を利用した概念間関連度と有用な特徴の調査 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Semantic relatedness measurement leveraging various features of Wikipedia and influential features |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Wikipedia / Wikipedia |
| キーワード(2)（和/英） | Semantic Relatedness / Semantic Relatedness |
| キーワード(3)（和/英） | 関連度 / Support Vector Machine |
| キーワード(4)（和/英） | Support Vector Machine / Support Vector Regression |
| キーワード(5)（和/英） | Support Vector Regression / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 雅弘 / Masahiro Ito / イトウ マサヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中山 浩太郎 / Kotaro Nakayama / ナカヤマ コウタロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原 隆浩 / Takahiro Hara / ハラ タカヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西尾 章治郎 / Shojiro Nishio / ニシオ ショウジロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-12-06 10:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | DE |
| 資料番号 | DE2010-26 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.328 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-11-29 (DE) |
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