機械学習を用いた著者の年齢層推定 : 犯罪者プロファイリング実現に向けて

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書誌事項

タイトル別名
  • Estimating an author's age group by machine learning for offender profiling
  • キカイ ガクシュウ オ モチイタ チョシャ ノ ネンレイソウ スイテイ : ハンザイシャ プロファイリング ジツゲン ニ ムケテ

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説明

本研究では，ランダムフォレストならびにサポートベクターマシンを用いて，文章情報から著者の年齢層を推定する手法の開発を試みた．なお，本研究は，ブログを対象としたが，その目的から，分析結果が内容に依存しないように，文法機能を有する機能語などに着目して分析を行った．まず，100名のブログについて，年齢層グループ別で特徴量を検討したところ，(1)名詞，(2)読点前の｢は(係助詞)｣，(3)｢ずっと(副詞)｣，(4)品詞のbigram(｢名詞+名詞｣や｢記号+名詞｣，｢助動詞+形容詞｣など)の使用頻度で有意差がみられた．これらの文体的特徴を含め，新たな100名のブログを用いて，１個抜き交差確認法による検証を行ったところ，ランダムフォレストの正解率が最高で80.0％(適合率：｢20代から40代｣と推定した場合の的中率81.3%，｢50・60代｣と推定した場合の的中率79.4％)，サポートベクターマシンの正解率が最高で81.0%(適合率：｢20代から40代｣と推定した場合の的中率78.4%，｢50・60代｣と推定した場合の的中率82.5％)であった．両分類器で推定精度に大きな相違はみられなかったものの，実務へ応用が可能な程度の推定精度が得られた．

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