| ○種別 (必須): | □ | 学術論文 (審査論文)
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| ○言語 (必須): | □ | 英語
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| ○招待 (推奨): |
| ○審査 (推奨): | □ | Peer Review
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| ○カテゴリ (推奨): | □ | 研究
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| ○共著種別 (推奨): |
| ○学究種別 (推奨): |
| ○組織 (推奨): | 1. | 徳島大学.大学院ソシオテクノサイエンス研究部.情報ソリューション部門 (2006年4月1日〜)
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| ○著者 (必須): | 1. | 任 福継 (->個人[中川 福継])
| ○役割 (任意): |
| ○貢献度 (任意): |
| ○学籍番号 (推奨): |
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| 2. | (英) Li, Chao (日) (読)
| ○役割 (任意): | □ | (英) (日) 共著者として研究総括をおこなった．
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| ○貢献度 (任意): |
| ○学籍番号 (推奨): |
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| ○題名 (必須): | □ | (英) Hybrid Chinese Text Classification Approach Using General Knowledge from Baidu Baike (日) 一般知識を利用したハイブリッド中国語テキスト分類手法
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| ○副題 (任意): |
| ○要約 (任意): | □ | (英) Most of the previous studies focused on enriching text representation to address text classi cation (TC) task. However, conventional classi cation approaches with VSM (vector space model) on Chinese text study intensively only the words and their relationship in some speci c corpus/dataset but ignore the basic concept of categories and the general knowledge behind the words learned and used to recognize entities by people. This paper focuses on enriching text representation and proposes a novel approach, which complements information from the online Chinese encyclopedia Baidu Baike for Chinese TC. The similarities between every text and each concept of categories and the most related words from Baidu Baike are added to the feature space. The performance of the proposed approach is measured on the Fudan University TC corpus, which is an imbalanced Chinese dataset. In the experiments, the proposed Baidu Baike-based concept similarity approach obtains promising results when compared with a previous research and the conventional method, with macro-precision of 90.31%, recall of 75.45%, and F1 score 80.32%, which are about 0.02%, 0.15%, 0.12%, respectively, higher than the conventional method, which obviously improves the recall for some small categories while keeping precision at high level and improving the macro F1 score. Moreover, the proposed approach has good expandability, so that many other knowledge bases could be integrated and many other concepts could be referred to improve the effectiveness. (日) 本稿では，テキスト表現を充実させることに焦点を当て，オンライン中国語百科事典Baidu Baikeの中国語TCの情報を補完する新しいアプローチを提案する． Baidu Baikeのすべてのテキストとカテゴリの各概念と最も関連性の高い単語との類似点が特徴空間に追加される．提案されたアプローチのパフォーマンスは，不均衡な中国のデータセットである復旦大学TCコーパスで測定される．実験では，提案されたBaidu Baikeベースのコンセプト類似アプローチは，マクロ精度90.31%，リコール75.45%，F1スコア80.32%で，従来の方法と比較して約0.02 %，0.15%，0.12%と向上している．これは明らかに高精度を保ちつつマクロF1スコアを向上させながら，いくつかの小さなカテゴリのリコールを改善した．さらに，提案された手法は良好な拡張性を有しているため，他の多くの知識ベースを統合することができ，他の多くの概念を参照して効率を改善することができる．
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| ○キーワード (推奨): | 1. | (英) Baidu Baike (日) (読)
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| 2. | (英) Chinese (日) (読)
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| 3. | (英) general knowledge (日) (読)
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| 4. | (英) support vector machine (日) (読)
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| 5. | (英) text classi cation (日) (読)
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| 6. | (英) text representation (日) (読)
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| ○発行所 (推奨): | □ | Wiley-Blackwell
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| ○誌名 (必須): | □ | 電気学会共通英語論文誌 ([電気学会])
(pISSN: 1931-4973, eISSN: 1931-4981)
| ○ISSN (任意): | □ | 1931-4981
ISSN: 1931-4973
(pISSN: 1931-4973, eISSN: 1931-4981) Title: IEEJ TRANSACTIONS ON ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINEERINGSupplier: The Institute of Electrical Engineers in JapanPublisher: Wiley Publishing (Wiley)
(Scopus)
(CrossRef)
(Scopus information is found. [need login]) | [継承] |
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| ○巻 (必須): | □ | 11
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| ○号 (必須): | □ | 5
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| ○頁 (必須): | □ | 488 498
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| ○都市 (任意): |
| ○年月日 (必須): | □ | 西暦 2016年 6月 初日 (平成 28年 6月 初日)
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| ○URL (任意): |
| ○DOI (任意): | □ | 10.1002/tee.22266 (→Scopusで検索)
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| ○PMID (任意): |
| ○CRID (任意): |
| ○WOS : | □ | 000381038000013
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| ○Scopus (任意): | 1. | 2-s2.0-84969942263
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| ○researchmap (任意): |
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