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タイトル: ニュース事象の5Wモデルとそれに基づく事象関係分析
著者: 堀江, 伸太朗  KAKEN_name
切通, 恵介  KAKEN_name
馬, 強  KAKEN_id  orcid https://orcid.org/0000-0003-3430-9244 (unconfirmed)
キーワード: ニュース
抽象度分析
5W モデル
事象間関係分析
発行日: Mar-2016
出版者: DEIM2016実行委員会
誌名: DEIM2016
論文番号: C3-4
抄録: ニュース記事には,事象の由来や背景について簡潔にまとめて記述されることがあり,読者にとって理解が困難である場合がある.これらの簡略化された抽象事象に対応する, より詳細的な具体事象の提示がユーザの理解支援には有効である.本研究では, ニュース記事中で言及されている事象を Who,Whom,What,When,Where の5W 要素で表現し,それに基づく事象の分析手法を提案する.提案手法では,まず,ニュース記事から 5W 要素を抽出する難易度及びそれぞれの要素の抽象度に基づいて事象の抽象度を測る.そして,事象間の類似度を計算し,抽象度によって類似する事象間の抽象-詳細の対応関係を分析する.
記述: [DEIM 2016] 第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(第14回日本データベース学会年次大会) 2016年2月29日~3月2日・ヒルトン福岡シーホーク
URI: http://hdl.handle.net/2433/217594
関連リンク: http://db-event.jpn.org/deim2016/proceedings.html
出現コレクション:学術雑誌掲載論文等

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