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タイトル: インシデントレポートの自動分類とその分析環境の構築と評価
その他のタイトル: Labeling of Incident Reports and Development and Evaluation of Analysis Environments
著者: 稗方, 和夫
大和, 裕幸
中村, 覚
岡田, 伊策
齋藤, 稔
安藤, 峻
著者(別言語): Hiekata, Kazuo
Yamato, Hiroyuki
Nakamura, Satoru
Okada, Isaac
Saito, Minoru
Ando, Takashi
キーワード: 知識獲得
知識再利用
インシデントレポート
機械学習
自動分類
メタデータ
発行日: 2013年6月
関連URI: http://2013.conf.ai-gakkai.or.jp/
抄録: 情報システム企業では情報システム製品の顧客環境での運用時等に生じたインシデント情報を収集している。本研究は新しいインシデントを効率的に解決するために既存のインシデントレポートの知識を再利用することを目的とする。分類対象に依存したテキスト処理以外の共通部分をプラットホーム化することで横展開可能な文書自動分類プログラムを開発し、複数の文書群に対して適用することで提案プログラムの評価を行った。
An enterprise involved System Information accumulates knowledge about incidents which occurred under clients’ use as incident reports. This paper aims to reuse knowledge of existing incident reports in order to solve new incidents efficiently and the program to label those reports by use of machine learning is developed. In addition, the platform which handles common processes in analysis such as accumulating resources and saving those metadata is proposed. The programs for specific processes which depend on texts run as plug-ins on this platform. Developed program to label reports in this paper also runs on proposed platform as a plug-in, and the accuracy of the programs is verified by actual incident reports in an enterprise.
内容記述: 2013年度人工知能学会全国大会(第27回) JSAI2013 (The 27th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2013), 2013年6月4日(火)~7日(金), 富山国際会議場他, 富山
URI: http://hdl.handle.net/2261/55518
出現カテゴリ:052 会議発表論文
1223550 学会・会議等発表資料

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