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gradse_64_21R4129	pdf	1.02 MB	89

論文情報

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アイテムタイプ	紀要論文
タイトル	企業事業文書に対するグラフ構造化とGraph Convolutional Networksを用いた特徴語抽出の提案
その他のタイトル	GRAPH STRUCTURING FOR CORPORATE BUSINESS DOCUMENTS AND FEATURE WORD EXTRACTION FROM THE GRAPH USING GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
著者	著者名 松浦, 遼
	著者名 MATSUURA, Ryo
言語	jpn
ISSN	24368083
DOI	https://doi.org/10.15002/00026408
出版者	法政大学大学院理工学研究科
雑誌名	法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
巻	64
開始ページ	1
終了ページ	6
発行年	2023-03-24
著者版フラグ	Version of Record
キーワード	business documents
	Graph Convolutional Networks
	GCNs
抄録	This study proposes a graph structuring and feature word extraction method for business information documents extracted from corporate websites for corporate and market trend research. The graphs created from business documents consist of a hierarchical structure graph reflecting the relationship between businesses and companies, and a dependency graph using the dependency relations of business documents. For feature word extraction, RGCNs were used for the dependency graph, and the F value was 0.33 for the business document graph consisting of a single company, and 0.37 for the business document graph consisting of multiple companies in a single industry.
資源タイプ	Article
インデックス	資料タイプ別 ＞ 学内論文 ＞ 法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
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