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的普及,可通过网络访问的文档数量持续快速增加。因此,从大规模文档集合中快速获取有用信息的技术(文本挖掘技术)变得越来越重要。在本研究中,我们将重点关注信息可视化和信息,以建立这项技术。我们并行进行了两个主题的信息检索,并且每个主题都获得了有希望的结果。第一个主题涉及使用自组织图的文本可视化。在这里,我们将介绍一种新的并行算法,我们提出了一种称为广义输入层的方法。分解法,有望实现小型化。我们设计了一种可以在能够处理大量数据的数据驱动媒体处理器上有效实现的方法。我们从处理时间和并行性的角度证实了它的有效性。至于另一个主题,我们提出了一种方法为了应用上述研究成果,开发了一个针对大量报纸文章数据的原型自然语言问答系统。由于该系统是通过结合有关报纸文章写作风格的先验知识而开发的,因此我们可以通过加强词典数据库来期望进一步提高搜索性能,未来的挑战是从报纸文章数据中提取有效的知识。

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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    0
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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:
    Mitsuyuki Inaba
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  • 通讯作者:
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