6th

1. ネットオークションの出品情報文書
からの2段階属性抽出
塚原裕常,
宮崎林太郎,
西村純,
前田直人,
森辰則,
小林寛之,
石川雄介,
田中裕也,
翁松齢.
言語処理学会第15回年次大会発表論文集,
pp.400-­‐403,
2009
プレゼンテーション
関沢祐樹
2015/08/10
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2. 概要
• ネットオークションでの検索：全文検索
– サイズ、色を指定 → 思わぬ結果になることも
• 色の例：赤 → 赤西仁 （人名）
• サイズの例： L → PHILODOX （ブランド名）
• 出品情報文書
– 不要な情報が多い
• これを取り除けば精度が上がる？
• 提案
– 出品情報文書を文単位に分け、必要かを二値分類
– 機械学習手法を用いる
2015/08/10
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3. ベースライン
• 系列ラベリングによるチャンキングによる情
報抽出
– 出品情報文書を文字単位に分割
• 前後２文字、計５文字を文脈長
– それぞれに素性を付与
• 表層文字、文字種、品詞、文節内素性、主辞素性、分類番号
2015/08/10
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4. 提案手法
• 二段階構成
1. 大域的情報で大まかに分類（SVMの二値分類）
• 出品情報文書を文単位で分類 （以下の素性を使用）
1. 分類対象となる文における形態素の出現頻度 （BOW）
2. 分類対象となる文の前後の文の判定結果
3. 分類対象となる前後の文の形態素の出現頻度
2. 局所的情報で詳細に抽出
• ベースラインと同じ方法
2015/08/10
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5. 実験結果
• 使用データ：Yahoo!オークションの出品情報 ４９３０文
2015/08/10
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6. おわりに
• 本論文が行ったこと
– オークションの出品情報文書を対象とした
必要かどうかの二値分類
– 素性を入れすぎると精度低下
• 課題
– さらなる素性の検討
– 規模の拡大
2015/08/10
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