ウェブ学会シンポジウムウェブとコラボレーション前半

反教師あり学習からはじめている #webgakkai

2009-12-07 10:45:53

手作業では少数の成果データを作成→抽出しパターン化→拡張して概念化。#webgakkai

2009-12-07 10:46:16

wikipediaの反構造かデータがいい感じに使える #webgakkai

2009-12-07 10:46:17

wikipediaを利用した連想検索システム #webgakkai

2009-12-07 10:46:36

教師つき学習では、正解セットの選出が難しい対象もある #webgakkai

2009-12-07 10:47:05

apple でコンピュータを果物のappleがグループ化される #webgakkai

2009-12-07 10:47:55

Naruaki TOMA 温泉旅行... @naltoma

#webgakkai 「Wikipediaシソーラスによる情報検索の高度化。クエリから関係する言葉、画像を分類（構造化）して提示。マック→Macintosh／マクドナルド」

2009-12-07 10:48:07

動物のジャガーと車のジャガー #webgakkai

2009-12-07 10:48:08

マクドナルドとマッキントッシュ #webgakkai

2009-12-07 10:48:23

wikipediaを利用した連想検索エンジン:wikipediaを利用してキーワードを意味分析クエリ拡張文章ベクトル化して構造化された状態で表示させる。#webgakkai

2009-12-07 10:48:25

連想検索エンジンだと、reflexaを思い出す #webgakkai

2009-12-07 10:48:49

いまどら @IMAGEDRIVE

＼セマンティックWeb／ #webgakkai

2009-12-07 10:49:09

Masahiro Kawato @m_kawato

"Wikipediaからの学習によって、マックという検索ワードから、Macintoshに関する検索結果とマクドナルドに関する検索結果を分けて出力できる" #webgakkai

2009-12-07 10:49:11

まとめ。wikipediaの価値が高まって各種サービスや研究がはじまっている。wikipediaの特徴は膨大な情報と概念toURLの対応、密なハイパーリンク、半構造化データがある。#webgakkai

2009-12-07 10:49:35

tokada @tokada

以前情報処理学会でやったWikipediaワークショップでは、上位・下位概念を抽出するという研究もあったんだよね。どういうタイプの連想があるかを構造化する研究は面白いと思う RT @whiteright: wikipediaを使った連想検索システム。 #webgakkai

2009-12-07 10:49:42

分析結果をwikipwdiaにフィードバックできたら面白そう #webgakkai

2009-12-07 10:50:18

いままでは一般ユーザーのみで回してきたが、今後は研究者側の力でより円滑化できるのではないか？#webgakkai

2009-12-07 10:50:36

wikipediaの問題: 情報の信頼性、偏り、量が多い #webgakkai

2009-12-07 10:51:19

Naruaki TOMA 温泉旅行... @naltoma

#webgakkai 「Wikipediaの問題。情報の信頼性、情報の偏り、膨大な量」信頼性についてはWebコンテンツに限った話じゃないけど、どうにかしたいよね。

2009-12-07 10:51:41

wikiの課題。情報の信頼性、高品質情報の判定方法、情報の偏り、不完全性、補完、膨大な情報・・・。#webgakkai

2009-12-07 10:51:45

いまどら @IMAGEDRIVE

Wikipediaの課題。情報の信頼性、情報の偏り、膨大な量の情報。WCJ2009の時にも話題になったけど日本のWikipediaの情報の大半はアニメとか漫画とかポップカルチャー系らしいからねえ。 #webgakkai

2009-12-07 10:52:09

@_kaolu_ 残念ながら、プログラムのみの配布です #webgakkai

2009-12-07 10:52:10

Yohei Iwasaki @Yo_I

Wikipediaやっぱりすごいなと思います。#webgakkai

2009-12-07 10:52:39