テキストマイニングと強化学習を用いた電子メール自動分配 An Automatic Email Distribution by Using Text Mining and Reinforcement Learning

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抄録

電子メールやWebを利用した問合せメールを,適切な担当者に自動分配するシステムを構築した.提案手法は,まず各担当者が作成した文書ファイルを収集して,この中の出現単語のtf・idf値とidf/conf値を算出し,この2種類の辞書を担当者ごとに作成する.更に,従来の帰納的学習に代えてProfit Sharingを応用し,これらのウェイトを強化学習することが特徴である.システムは,問合せメールとこれらの辞書を照合して,単語のウェイトと一致率から担当者ごとにスコアを算出し,このスコアが高い担当者を回答者として推定する.提案方法の有効性を評価するために実際の問合せメールを用いて評価実験を行い,以下のような考察をした.(1)問合せメールを分配している専門家の分配精度から実用上必要な精度を明らかにした.(2)tf・idf値とidf/conf値を用いただけの分配では,実用的な分配精度が得られなかった.(3)(2)の単語のウェイトを強化学習することにより分配の専門家と同等な精度で実用的な分配ができた.最後に(3)の実用的な精度を得るための文書ファイル数とノイズに関する評価を行い,更に従来のテキスト分類手法との精度比較を行った.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会論文誌. D-I, 情報・システム, I-情報処理 = The transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers. D-I

    電子情報通信学会論文誌. D-I, 情報・システム, I-情報処理 = The transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers. D-I 87(10), 887-898, 2004-10-01

    一般社団法人電子情報通信学会

参考文献:  28件中 1-28件 を表示

被引用文献:  3件中 1-3件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110003171283
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11341020
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    09151915
  • NDL 記事登録ID
    7108003
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-779
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  NII-ELS 
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