研究テーマ/アンケート生成のバックアップ(No.3) - Kimura seminar in Otaru University of Commerce

J48　C4.5　 OtaruH19-J48-C025-M1.txt の場合 †

アンケート項目を作成するための関連段落抽出
- http://nlp.kimura-s.otaru-uc.ac.jp/NLP-research/SCOPE/Anketo/J48C025M1.cgi
- 議事録から関連段落を抽出し、「、」と「。」で区切り、表示しただけ。
  - 特徴的なフレーズをどのように選択するのかが、課題となる。
- カテゴリ名を含む文だけを抽出
  - http://nlp.kimura-s.otaru-uc.ac.jp/NLP-research/SCOPE/Anketo/J48C025M1_ver2.cgi
- カテゴリ名を含む文だけを抽出（定例会、段落数を削除してシンプル表示）
  - http://nlp.kimura-s.otaru-uc.ac.jp/NLP-research/SCOPE/Anketo /J48C025M1_ver3.cgi
- カテゴリ名を含むフレーズを構文解析してみる
  - http://nlp.kimura-s.otaru-uc.ac.jp/NLP-research/SCOPE/Anketo/J48C025M1_ver4.cgi
対象の会議録
- 小樽市市議会会議録　平成19年　第1～4回
条件
- Cオプション　0.25
- Mオプション　1

カテゴリの有無について

	 "カテゴリ名 <= 数値" は　無し　 
	 "カテゴリ名 >   数値" は　有り　 
	数値は無視している。　”>” があるということは、注力していると判断する。

アンケート項目
- 各議員の特徴的なカテゴリを対象として、発言を抽出してくる。
- 句読点で分割
- 特徴的なフレーズを抽出する。

C4.5から判断した各議員を特徴付けるカテゴリ

	   1. 見楚谷登志 --
	   2. 山口保 -- 財務
	   3. 佐々木勝利 -- 医療
	   4. 横田久俊 -- 条例
	   5. 大橋一弘 -- 児童福祉
	   6. 前田清貴 -- 児童福祉,財務
	   7. 斉藤陽一良 -- 医療保険
	   8. 大竹秀文 -- 医療保険,財務
	   9. 吹田友三郎 -- 後期高齢者医療
	  10. 久末恵子 -- 後期高齢者医療,財務
	  11. 成田晃司 -- 後期高齢者医療,まちづくり
	  12. 北野義紀 -- 後期高齢者医療,介護保険
	  13. 古沢勝則 -- 軍事
	  14. 井川浩子 -- 軍事,財務
	  15. 高橋克幸 -- 軍事,どのカテゴリにも属さない
	  16. 新谷とし -- 軍事,スポーツ
	  17. 菊地葉子 -- 軍事,地球温暖化・気候変動

考察
- 山口さんが、まちづくり、観光に注力していることを考えると、この分岐はおかしい。
- 個人相対頻度　上位3件　について考えてみる。

J48 C4.5 OtaruH19-J48-C025-M1.txt の場合 †

J48　C4.5　 OtaruH19-J48-C025-M1.txt の場合 †