大規模テキストデータの分類体系化のための機械学習に基づく半自動分類法の提案

• 下村 良

  早稲田大学創造理工学部経営システム工学科

• 三川 健太

  早稲田大学創造理工学部経営システム工学科

• 後藤 正幸

  早稲田大学創造理工学部経営システム工学科

書誌事項

タイトル別名

• Proposal of a Semiautomatic Classification Method for Systematization of Large-scale Text Data based on Machine Learning
• ダイキボ テキストデータ ノ ブンルイ タイケイカ ノ タメ ノ キカイ ガクシュウ ニ モトズク ハンジドウ ブンルイホウ ノ テイアン

抄録

近年の情報化により，企業は大量のテキストデータを蓄積可能となった．これらのデータからは様々な情報を抽出できる可能性があるため，データの効率的な分析手法が望まれている．これらのデータから情報を効率的に把握する方法としてその構造化が考えられ，既に様々な手法が提案されているが，全作業が人手によるため，その数が膨大な大規模テキストデータには適用できないという欠点がある．そこで本研究では，人手による分類手法に大規模テキストデータを扱う自動文書分類の技術を組み合わせ，大規模テキストデータの効率的な解析を支援する手法を提案する．また，ソフトウェア開発に関わる企業が保有する実データに適用し，その有効性を示す．

収録刊行物

• 日本経営工学会論文誌

  日本経営工学会論文誌 65 (2), 51-60, 2014

  公益社団法人 日本経営工学会

キーワード

• クラスタリング
• テンプレートマッチング
• テキストデータ
• ビッグデータ
• セルフトレーニング

詳細情報

• CRID: 1390282680483202944
• NII論文ID: 130004684284
• NII書誌ID: AN10561806
• DOI: 10.11221/jima.65.51
• ISSN: 21879079
• ISSN: 13422618
• NDL書誌ID: 025698554
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I025698554
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可