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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-12-04 10:25 メディアの特性によってニュース記事を分類する試み ○関 喜史（Gunosy）  NLC2019-29 |
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| 抄録 | （和） | 本稿ではメディアの特性を考慮したニュース記事の分類を行うことを目的として，大手新聞社とスポーツ紙・写真週刊誌の分類モデルの構築を通して，文書のベクトル化方法の検討を行った． ニュース記事の分類は古くから行われているテーマであるものの，トピックやカテゴリを扱ったものがほとんどであり，同一カテゴリ内での書きぶりやニュアンスの違いを反映する試みは殆どない． しかし推薦システムなどを考慮するとそうした書きぶりやニュアンスを評価することは重要であり，現代のニュース消費の環境において非常に重要なタスクだといえる． 結果として，多くのモデルがイベントやトピックを強く学習してしまい，分類が非常に難しいことがわかった． 一方でBERTを用いたモデルは書きぶりやニュアンスを考慮できている可能性があることが示唆された． |
| （英） | The purpose of this study is to classify news articles by medium characteristics. In this paper, we compare the vectorization method of documents through the construction of a classification model for major newspapers and Tabloid. Although the classification of news articles is an popular issues, most of them deal with topics and categories, and there are few attempts to reflect differences in writing and nuances within the same category. However, it is important to evaluate such writing and nuances, which is a very important task in the modern news consumption environment. As a result of our experiment, many models learned events and topics strongly, and it was found that classification was very difficult. On the other hand, it was suggested that the model using BERT may be able to consider writing and nuances. |
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| キーワード | （和） | 自然言語処理 / テキスト分類 / 機械学習 / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 320, NLC2019-29, pp. 1-5, 2019年12月. | |
| 資料番号 | NLC2019-29 | |
| 発行日 | 2019-11-27 (NLC) | |
| 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) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | NLC2019-29 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC IPSJ-NL SP IPSJ-SLP |
| 開催期間 | 2019-12-04 - 2019-12-06 |
| 開催地（和） | NHK放送技術研究所 |
| 開催地（英） | NHK Science & Technology Research Labs. |
| テーマ（和） | 第6回自然言語処理シンポジウム & 第21回音声言語シンポジウム |
| テーマ（英） | The 6th Natural Language Processing Symposium & The 21th Spoken Language Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2019-12-NLC-NL-SP-SLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | メディアの特性によってニュース記事を分類する試み |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Attempting News Classification by Media Characteristics |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自然言語処理 / |
| キーワード(2)（和/英） | テキスト分類 / |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / |
| 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） | 関 喜史 / Yoshifumi Seki / セキ ヨシフミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社Gunosy (略称： Gunosy) Gunosy Inc. (略称： Gunosy Inc.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-12-04 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2019-29 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.320 |
| ページ範囲 | pp.1-5 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-11-27 (NLC) |
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