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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-06-02 09:50 Taxonomy classification with clustered ESA and Machine learning ○Ryo Ataka・Incheon Paik（UoA）  SC2018-12 |
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| 抄録 | （和） | 分類学的に距離が近い文書の分類は、通常の文書よりも分類精度が低いことが知られている。 私達は、Explicit Semantic Analysis(ESA）を使用して入力文書から追加情報を抽出し、タキソノミー分類のパフォーマンスを向上させた。 意味解析のためのセマンティックインタプリタを作成するためにESAを使用した。 私達はクラスタリングされたESAを用いて付加的な特徴ベクトルを作成し、元の文書と結合する方法を提案する。 次に、いくつかの機械学習アルゴリズムによってそれを分類する。 Convolutional Neural Networks（CNN）とMultilayer Perceptron（MLP）を用いたテキスト分類により、分類精度の改善が得られることを確認した。 |
| （英） | It is known that the classification of documents with taxonomically short distance has lower accuracy than that of usual documents. In this paper, we use Explicit Semantic Analysis (ESA) to extract additional information from input documents and improve taxonomy classification performance. ESA is used to create a semantic interpreter for semantic analysis. We propose a method to create a meaningful additional feature vector element with clustered ESA and combine it with the original document. Then we classify it by several machine learning algorithms. We gained high accuracy improvement by text classification using Convolutional Neural Networks (CNN) and Multilayer Perceptron (MLP). | |
| キーワード | （和） | タキソノミー分類 / 機械学習 / ESA / / / / / |
| （英） | Taxonomy classification / Machine learning / ESA / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 72, SC2018-12, pp. 65-70, 2018年6月. | |
| 資料番号 | SC2018-12 | |
| 発行日 | 2018-05-25 (SC) | |
| ISSN | 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 | SC2018-12 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SC |
| 開催期間 | 2018-06-01 - 2018-06-02 |
| 開催地（和） | 会津大学 UBIC 3D Theater |
| 開催地（英） | UBIC 3D Theater, University of Aizu |
| テーマ（和） | 「第4次産業革命のためのサービスコンピューティング」および一般 |
| テーマ（英） | Service Computing for the 4th Industrial Revolution and Other Issues |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SC |
| 会議コード | 2018-06-SC |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Taxonomy classification with clustered ESA and Machine learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | タキソノミー分類 / Taxonomy classification |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | ESA / ESA |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 安宅 凌 / Ryo Ataka / アタカ リョウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 会津大学 (略称： 会津大) University of Aizu (略称： UoA) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 白 寅天 / Incheon Paik / インチョン ペク |
| 第2著者 所属（和/英） | 会津大学 (略称： 会津大) University of Aizu (略称： UoA) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-06-02 09:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SC |
| 資料番号 | SC2018-12 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.72 |
| ページ範囲 | pp.65-70 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-05-25 (SC) |
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