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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| ELCAS_J_2_78.PDF | 1.26 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
完全メタデータレコード
| DCフィールド | 値 | 言語 |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 福井, 諒太 | ja |
| dc.contributor.author | 増井, 隆治 | ja |
| dc.contributor.author | 久富, 望 | ja |
| dc.contributor.author | 曽我部, 舞奈 | ja |
| dc.contributor.author | 段, 正楠 | ja |
| dc.contributor.author | 大関, 真之 | ja |
| dc.date.accessioned | 2017-05-11T06:30:20Z | - |
| dc.date.available | 2017-05-11T06:30:20Z | - |
| dc.date.issued | 2017-03 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2433/224843 | - |
| dc.description.abstract | 企業は利益を上げるために，消費者の情報を分析する必要がある．ゆえに分析の効率化は重要であると言える．そこで本研究では，コンピュータにおいて機械学習を行い，レビューの自動解析に挑んだ．この機械学習の手法の一つに非負値行列因子分解がある．まず負の値でない数字で構成されている行列を非負値行列という．そして非負値行列を二つの非負値行列の積に分解することを非負値行列因子分解という．この研究では，文章を構成する単語の出現回数をもとに作った非負値行列において，非負値行列因子分解を適用，テストを行うことで正答率を算出した．結果，非負値行列因子分解は，人間の認識と似た判別ができる可能性が示唆された． | ja |
| dc.format.mimetype | application/pdf | - |
| dc.language.iso | jpn | - |
| dc.publisher | 京都大学学際融合教育研究推進センター高大接続科学教育ユニット | ja |
| dc.title | <論文・報告>非負値行列因子分解を用いた文章の書き手判別 | ja |
| dc.type | journal article | - |
| dc.type.niitype | Journal Article | - |
| dc.identifier.ncid | AA12881679 | - |
| dc.identifier.jtitle | ELCAS Journal | en |
| dc.identifier.volume | 2 | - |
| dc.identifier.spage | 78 | - |
| dc.identifier.epage | 79 | - |
| dc.textversion | publisher | - |
| dc.sortkey | 19 | - |
| dc.address | 三重県立津高等学校 | ja |
| dc.address | 京都大学工学部 | ja |
| dc.address | 京都大学大学院情報学研究科 | ja |
| dc.address | 京都大学大学院医学研究科 | ja |
| dc.address | 京都大学農学部 | ja |
| dc.address | 東北大学大学院情報科学研究科 | ja |
| dcterms.accessRights | open access | - |
| 出現コレクション: | Vol. 2 | |
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