適用製品
ニュース素材分類装置及びプログラム、学習モデル
目的
利用者が多数のソーシャルメディア情報から所望の情報を取得する際に、ソーシャルメディア情報から抽出されたニュース性投稿情報を精度高く分類可能なニュース素材分類装置、プログラム及び学習モデルを提供する。
効果
利用者が多数のソーシャルメディア情報から所望の情報を取得する際に、ソーシャルメディア情報から抽出されたニュース性投稿情報を精度高く分類することが可能となる。
技術概要
ニュース素材分類装置において、
系列生成部と、
学習モデル記憶部と、
分類部と、を備え、
学習モデルは、
文字ＮＮ（ニューラルネットワーク）、
単語ＮＮ、及び、
文字ＮＮと単語ＮＮの演算結果のベクトルを結合したベクトルを入力データとし、分類情報を出力データとする出力ＮＮにより構成され、
分類部は、
分類情報を、既出・非既出情報として、
文字ＮＮを用いて、演算を行い、
単語ＮＮを用いて、演算を行い、
出力ＮＮを用いて、文字ＮＮと単語ＮＮの演算結果のベクトルを結合したベクトルに基づいてＮＮの演算を行い、演算結果である既出・非既出情報を第１分類結果として出力し、
ニュース素材分類装置は、第２分類部及び判定部を備え、
第２分類部は、
ニュース性投稿情報を入力し、ニュース性投稿情報に付加された、投稿元の機器を識別するためのエージェント情報を抽出し、エージェント情報に基づいて、既出・非既出情報を生成して第２分類結果として出力し、
判定部は、
分類部により出力された第１分類結果、及び第２分類部により出力された第２分類結果に基づいて、新たな既出・非既出情報を生成して出力する、ことを特徴とするニュース素材分類装置。
基本情報
開放特許情報
)
登録者情報
その他の情報
