地域問題レポートに対する担当課推定手法の提案

山口 晃平  峯 恒憲  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J101-D   No.9   pp.1334-1342
発行日: 2018/09/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2017SAP0019
論文種別: 特集論文 (ソフトウェアエージェントとその応用論文特集)
専門分野: エージェント応用
キーワード: 
機械学習,  分類,  Government2.0,  担当課推定,  ちば市民協働レポート,  

本文: PDF(741.3KB)
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あらまし: 
本研究では,報告された地域問題に対して,行政の担当課を自動的に推定する手法を提案する.このタスクに適した手法を見つけるため,様々な機械学習手法と,素性の組合せを試し,担当課の推定を行った.ちば市民協働レポートのデータを対象として実験を行った結果,サポートベクターマシン(Support Vector Machine)を利用する手法が,Weighted-F1 0.86,Macro-F1 0.70という精度で推定できること,その際,報告された問題の発生した住所,問題のカテゴリー(道路,公園,ごみなど)の2種類の情報を利用することが高い推定精度を得るために重要であることを明らかにした.