抄録
幅広い分野のキーワードが動的に出現するテキスト群に対して自己組織化マップを適用するために，Wikipediaのカテゴリ構造を用いた分類と視覚化手法を提案する．Wikipediaのカテゴリ構造は階層構造を有しており，さらに一意に語を特定できることから，追加学習に柔軟に対応できる．提案手法では，テキストに対応するWikipediaの記事と，そのカテゴリから入力ベクトルを生成する．Wikipediaカテゴリの階層構造を考慮し，入力ベクトルをキーワードの共通カテゴリから生成することで，ニュース群の動的な変化やベクトル要素の再設定といった問題を克服でき，新しく出現したキーワードの情報欠落を抑制できる．これらを2次元上のマップとして表現し，ニュース間の関係性を直感的に把握できるようにする．400件のニュースデータを対象にした評価実験では，分類精度と計算時間を測定することで，提案手法の有効性を確認した．
