| 言語種別 | 日本語 |
|---|---|
| 発行・発表の年月 | 2020/11 |
| 形態種別 | 学術研究論文 |
| 査読 | 査読あり |
| 標題 | 工事発注資料の文書ベクトルを用いた道路変化の予測とトークンの比較評価 |
| 執筆形態 | 共著 |
| 掲載誌名 | AI・データサイエンス論文集 |
| 掲載区分 | 国内 |
| 出版社・発行元 | 土木学会 |
| 巻・号・頁 | 1(J1),190-199 |
| 総ページ数 | 10 |
| 著者・共著者 | 小林 亘, 市川 広志 |
| 概要 | 工事データから道路変化の予測ができれば道路地図の更新作業を改善できる．本論文では工事発注資料の件名，工事費内訳書，数量計算表から文書ベクトルを生成して，道路変化有無の予測と使用したトークンの比較評価実験の結果を述べる．実験から，件名の文字 2-gramを決定木で予測したときの正解率 0.83，再現率 0.85が得られ，文書ベクトルが道路変化の予測に有用なことを確認できた．データ種別では，データ量の少ない工事件名，工事費内訳書が，データ量の多い数量計算表に比べて優れていた．件名から抽出したトークンでは，正解率はトークンの文字数に関係し，短い文字 N-gramが，区切り文字により分割したフレーズ，形態素解析器と辞書により抽出した単語，その単語のN-gram，分散表現を基に集約したフレーズに比べて高い正解率を示した． |