問合せデータの分散表現を用いた分類

• Published in: 学術情報処理研究 Vol. 24; no. 1; pp. 68 - 77
• Main Authors: 佐藤伸也, 嶌田敏行, 山本一幸, 羽渕裕真, 大瀧保広, 野口宏, 外岡秀行
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 国立大学法人 情報系センター協議会 01.12.2020
• Subjects: カテゴライズ; データ分析; 分散表現; 問合せデータ; 文書ベクトル; 機械学習; 特徴量
• ISSN: 1343-2915; 2433-7595
• DOI: 10.24669/jacn.24.1_68

情報系センターの主要な業務のひとつに，利用者からの問合わせへの対応がある．クラウドサービスの使い方からパソコンの不具合まで多岐にわたる問合わせに対応するには，多くの経験と知識が必要となる．しかし多くの情報系センターでは，昨今の予算不足により任期付きのポジションへの変更や人員削減が行われ，問合わせ対応を的確に行うための経験や知識の継承が問題となっている．問合せとその回答が電子データとして蓄積されている場合，問合せデータを機械的にカテゴライズできれば，カテゴライズされた過去の回答データを参考に回答するといった，人の経験や知識に頼らない業務フローの構築が行える．本研究では，カテゴライズするために１つの問合せを１つの文書データとみた分散表現による文書ベクトルを導出し，文書ベクトルを使ったクラスタ分析，特徴量の抽出を行う．この方法により，客観的な数値データからカテゴライズ可能か検証する．