講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-06-18 14:05
公園の利用に関して寄せられた苦情文の自動分類 ○佐野優太・山口晃平・峯 恒憲(九大) AI2015-11 |
抄録 |
(和) |
近年,ガバメント2.0の促進のために市民から報告された地域の課題をWeb上に公開する仕組みが整ってきている.この仕組みにより課題の報告,対応状況を市民,行政双方が把握できるようになった.
一方で,行政側の対応が遅いことから課題の処理に対応負荷の問題があることが明らかになった.対応負荷を軽減するためには,課題の自動分類や報告内容からの要望抽出・推定など課題報告を扱う有用な手法を発見することが求められる.本研究では負荷軽減の第一歩として自動的に苦情文のカテゴリを推定する方法を提案し,その有用性を評価するための実験を行なった.
実験の結果,1)各分類番号と関連性が深い単語の下位に含まれている単語であっても,相互情報量が均等になりやすい場合には分類番号を推定するうえでの判断材料として有用となりうる,2) 公園の苦情データの分類はキーワードに大きく依存し,その重みである相互情報量のみを利用する手法が有用である,3) 苦情の傾向が似ている公園のデータを学習データとすることでが精度が高まる,
といった知見が得られた. |
(英) |
Complaint reports have recently been publicly opened with the aim of accelerating Government 2.0 movement. According to the actions,
the delay in taking action of the government side becomes more clearly
identified due to overloads of the government side to deal with the
activities.
To remedy the above situations, it increases of importance
to develop an efficient approach to deal with the complaint reports.
Automatic classification of the complaint reports, or estimation and
extraction of demanding sentences from the reports are contributory to
the approach.
In this paper, we propose a method of automatically estimating
categories of the complaint reports. |
キーワード |
(和) |
相互情報量 / ランダムフォレスト / カテゴリ推定 / 苦情報告 / ガバメント2.0 / / / |
(英) |
Mutual Information / Random Forest / Category Estimation / Complaint Report / Goverment 2.0 / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 97, AI2015-11, pp. 61-66, 2015年6月. |
資料番号 |
AI2015-11 |
発行日 |
2015-06-11 (AI) |
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) |
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AI2015-11 |