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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2011-01-27 15:50 意味理解に基づくテキストマイニングシステムSTM ○原田 実・石田 涼・山西和広・神田由樹（青学大）  NLC2010-35 |
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| 抄録 | （和） | 従来のテキストマイニングでは、形態素の表層的情報を中心とした解析を用いており、語意や語間の関係が把握できない、「何がどうだ」「何がどうした」などの2文節以上からなる意見の類似性を評価できない、表現の揺れによる差異を吸収できないなどの問題があります。当研究室で開発しているテキストマイニングツールSTMは、文が表す意味的内容の類似性をベースにしています。STMでは、意味解析システムSageによって日本文を意味グラフに展開し、2つの意味グラフの対応するノード同士の概念的な類似度やノード間の深層格の類似度をベースに、類似共通部分グラフの大きさで2文の類似度を計測することによって、表現が異なっていても同様な主旨をもつ文を類似意見として分類します。さらに独自に収集した感情語辞書、慣用句辞書、顔文字辞書、評価表現概念辞書を用いて、意見者の感情や評価に基づく分類もできます。このように、意味解析に基づくと従来のテキストマイニングがどのように高度化できるかを事例を基に説明します。 |
| （英） | Current text mining based on the analysis on surface information of the morpheme and dependency among words cannot understand word meaning and functional relations between words, so it cannot find the knowledge concerning the relation that consists of two or more words such as "What is what" and "What does what do". Our text mining system STM analyzes sentences and phrases on the basis of the similarity of meaning of their content. In STM, Japanese sentences are converted into semantic graphs by our semantic analysis system Sage, and the degree of similarity of two sentences is measured based on the size of the similar common subgraph that consists of node pairs having similar meaning and arc pairs united by similar deep cases. As a result, the sentences with a similar meaning even if their expression are different are classified in a similar opinion cluster. In addition, the classification based on opinion person's feelings can be done by using the feelings word dictionary, the idiom dictionary, and the emoticon dictionary originally collected. Thus, we explain how a past text mining can be upgraded based on the semantic analysis. | |
| キーワード | （和） | 意味解析 / テキストマイニング / 感情分析 / 評判分析 / 因果関係分析 / 文類似度 / 意味グラフ / |
| （英） | Semantic analysis / Text mining / Feeling analysis / Sentence similarity / Semantic graph / Reputation analysis / Causal relation analysis / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 400, NLC2010-35, pp. 29-34, 2011年1月. | |
| 資料番号 | NLC2010-35 | |
| 発行日 | 2011-01-20 (NLC) | |
| 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 | NLC2010-35 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2011-01-27 - 2011-01-28 |
| 開催地（和） | 金沢大学サテライトプラザ |
| 開催地（英） | Kanazawa Univ. |
| テーマ（和） | 第２回 集合知シンポジウム |
| テーマ（英） | Second Symposium on Collective Intelligence |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2011-01-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 意味理解に基づくテキストマイニングシステムSTM |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Text mining system STM based on semantic analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 意味解析 / Semantic analysis |
| キーワード(2)（和/英） | テキストマイニング / Text mining |
| キーワード(3)（和/英） | 感情分析 / Feeling analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 評判分析 / Sentence similarity |
| キーワード(5)（和/英） | 因果関係分析 / Semantic graph |
| キーワード(6)（和/英） | 文類似度 / Reputation analysis |
| キーワード(7)（和/英） | 意味グラフ / Causal relation analysis |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原田 実 / Minoru Harada / ハラダ ミノル |
| 第1著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： Aoyama Gakuin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石田 涼 / Ryou Ishida / イシダ リョウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： Aoyama Gakuin Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山西 和広 / Kazuhiro Yamanishi / ヤマニシ カズヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： Aoyama Gakuin Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神田 由樹 / Yoshiki Kanda / カンダ ヨシキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： Aoyama Gakuin Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2011-01-27 15:50:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2010-35 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.400 |
| ページ範囲 | pp.29-34 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2011-01-20 (NLC) |
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