階層型自己組織化マップの高速化によるウェブテキスト視覚化とその信頼性推定への応用

通过加速分层自组织图的网络文本可视化及其在可靠性估计中的应用

• 批准号: 11J01060
• 负责人: 豊田 哲也
• 金额: $ 0.83万
• 依托单位: 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(新領域融合研究センター及びライフサイ (2012)University of Tsukuba (2011)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2011 至 2012
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-11J01060/
• 关键词: 自己組織化マップ; 自然言語処理; Wikipedia; 情報可視化

本研究は,Web上のテキストデータを可視化対象とした、大規模テキスト群可視化システムを構築するために,1.SOMの高速化・大規模化の実現,2.上位概念マップの精度向上,3.インタラクティブなSOMの構築およびフィードバック機能,4.利用実態に合わせたSOMの最適化について検討を行った.このうち1,2については前年度に成果を挙げており,本年度は3,4について主に研究を進めた.これまでの提案手法によるSOMでは,学習結果を一方的に提供しているに過ぎず,どのような経緯からマップが構築されているかをユーザが判断することはできない.テキストクラスタリングはユーザが介在するインタラクティブな要素が含まれている必要があると考えられることから,ユーザの操作によってマップの変化を観察可能なシステムが必要であるとの結論に至った.新たに提案した手法では,ユーザが入力したクエリに対する検索結果群に対してテキスト内のキーワードを抽出し,キーワードとクエリの共通概念をWikipediaから取得する.この概念を用いてテキスト間の類似度を測定し,この類似度に応じてSOMを適用しマップを構築する.ここで構築されたマップは,類似度に基づいた階層構造を有しており,ユーザが類似度を調整することによってデータの分布の変化を観察できる仕組みを組み込むことが可能となった.ユーザが類似率を調整することにより,マップにおける学習結果のアイテムの分布を変化することが可能になり,学習結果の位相情報を保持させることで,学習ごとに異なる学習結果が出力される問題点を解決することが可能となった.さらに,マップの類似度情報によってマップが変化する仕組みは,ユーザの利用実態に合わせたマップの最適化を可能にしており,研究目的および研究実施計画のすべてを達成した.

This study focuses on the following aspects: 1. The high speed and large scale realization of SOM; 2. The high precision of concept; 3. The construction of SOM function; 4. The optimization of SOM by using real state. This year's research is progressing on the 3rd and 4th year's achievements. This proposal method is based on SOM, and learning results are provided by one party. In the case of the case of The new proposal is based on the common concept of "search results" in the search results group, which is obtained from Wikipedia. The similarity between the two concepts was determined and the SOM was constructed. The structure of the structure is similar to that of the structure of the hierarchy. The similarity ratio is adjusted, the distribution of learning results is changed, the phase information of learning results is maintained, and the learning results are changed. In addition, the similarity information of the research object and the implementation plan of the research object can be optimized.

项目成果

Wikipediaのカテゴリ構造に基づく階層型SOMによるWebニュース群の動的分類と視覚化

使用基于维基百科类别结构的分层SOM对网络新闻组进行动态分类和可视化

• 发表时间: 2011
• 作者: 豊田哲也;延原肇
• 通讯作者: 延原肇

Visualization of the Web News Based on Efficient Self-Organizing Map Using Restricted Region Search and Dimensionality Reduction

基于高效自组织映射的受限区域搜索和降维的网络新闻可视化

• 发表时间: 2012
• 期刊: Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII)
• 作者: Tetsuya Toyota;Hajime Nobuhara
• 通讯作者: Hajime Nobuhara

Preface to the Special Issue on “Statistical Design and Application of Stochastic Optimization and Machine Learning”

特刊序言

• DOI: 10.1541/ieejeiss.132.1
• 发表时间: 2012
• 期刊: IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems
• 作者: 豊田哲也;延原肇
• 通讯作者: 延原肇