ニューロ応用によるテキストマイニング手法の研究

基于神经网络应用的文本挖掘方法研究

基本信息

项目摘要

WWWの普及に伴い,ネットワークを通じてアクセスできる文書の数は急速に増加し続けている.そのため,大規模な文書の集合から有効な情報をすばやく獲得する技術(テキストマイニング技術)がますます重要になってきている.本研究では,この技術を確立させるために,情報可視化と情報検索の2つのテーマを平行に遂行し,それぞれのテーマにおいて今後期待できる有望な成果を得た.最初のテーマは自己組織化マップを利用したテキストの可視化に関するものである.ここでは新しい並列アルゴリズムとしての一般化入力層分割法と呼ばれる手法を提案し,これを超小型化が期待できるデータ駆動メディアプロセッサ上で効率的に実現する手法を考案した.処理時間及び並列処理性の観点からその有効性を確認した.もう一つのテーマでは,上記の研究成果を適用する候補として,大量の新聞記事データに対して自然言語による質問応答システムのプロトタイプを開発した.このシステムは新聞記事の記述スタイルに関する事前知識を取り入れて開発されているので,辞書データベースの強化により更なる検索性能の向上が期待できる.上記の研究成果を融合させ,検索に留まらず大量の新聞記事データから有効な知見を抽出することが今後の課題として挙げられる.
随着www的蔓延,可以通过网络访问的文档数量继续迅速增加。因此,从大量文档中迅速获取有效信息的技术(文本挖掘技术)变得越来越重要。在这项研究中,为了建立这项技术,并行进行了两个主题,信息可视化和信息搜索,我们已经实现了未来可以预期的有希望的结果。第一个主题是使用自组织地图可视化文本。在这里,我们提出了一种称为广义输入层除法方法作为并行算法的新方法,并且该方法应深入到小型化过程中。我们设计了一种可以在数据驱动的媒体处理器上有效实现的方法,该方法可以等待。从处理时间和并行性的角度证实了其有效性。另一个主题是,开发了大量报纸文章数据的自然语言提问系统的原型作为应用上述研究结果的候选人。该系统是使用报纸文章的写作风格的先验知识开发的,因此可以通过加强字典数据库来预期搜索性能的进一步改进。未来的挑战是结合上述研究结果,并从大量报纸文章数据中提取有效的知识,而不仅仅是搜索。

项目成果

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专利数量(0)
福永 諭, Ruck THAWONMAS, 岩田 誠: "近似Batch-SOMによるSOMの並列学習とそのDDMPへの実装"情報処理学会四国支部研究シンポジューム論文集,3月15日. 113-118 (2002)
Satoshi Fukunaga、Ruck THAWONMAS、Makoto Iwata:“使用近似 Batch-SOM 的 SOM 并行学习及其在 DDMP 中的实现”日本信息处理学会四国分会研究研讨会论文集,3 月 113-118 日(2002 年)。
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福永 諭, Ruck THAWONMAS, 岩田 誠: "SOMの並列学習とそのデータ駆動型プロセッサへの実装に関する研究"[No.02-10]日本機械学会第12回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集. 343-344 (2002)
Satoshi Fukunaga、Ruck THAWONMAS、Makoto Iwata:“SOM 并行学习及其在数据驱动处理器上的实现研究”[No.02-10] 第 12 届智能系统研讨会论文集,日本机械工程师学会 343-344( 2002)
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Ruck Thawonmas, Takayuki Tomoike: "Intelligent Log Analyzer for a WWW-Based Help System"Proc. the 2001 International Conference on Intelligent Agents, Web Tchnologies and Internet Commerce-IAWTIC' 2001, Las Vegas, Jul. (CD-ROM). 139-144 (2001)
Ruck Thawonmas、Takayuki Tomoike:“基于 WWW 的帮助系统的智能日志分析器”Proc。
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  • 通讯作者:
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