事物間関係の推定における文書内頻度を考慮した補完類似度の性能評価
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概要
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本研究では,文字認識の分野で用いられている補完類似度をテキストコーパスから事物間の関係を推定する問題に適用する際に,事物が持つ各文書における頻度を考慮した場合を考える.補完類似度は,ベクトルで表された文字の画像パターンの類似度を測ることによって劣化印刷文字を認識するために経験的に開発された尺度である.この扱うベクトルをコーパス中の事物の出現パターンに置き換えると,補完類似度は事物間関係の推定に適用できる.そこで,これまでに二値ベクトルを対象として事物間関係の推定を行った。しかし,二値ベクトルでは,Document Frequencyしか考慮しておらず,Term Frequency(文書内頻度)を考慮していない.そこで,Term Frequencyを考慮した多値ベクトルを対象とした補完類似度を用いて事物間関係の推定を行った.その結果,Term Frequencyを考慮した補完類似度のほうが推定能力が高かったことを報告する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-11-12
著者
-
山本 英子
神戸大学大学院工学研究科
-
内山 将夫
独立行政法人情報通信研究機構
-
井佐原 均
独立行政法人 情報通信研究機構 けいはんな情報通信融合研究センター
-
井佐原 均
情報通信研究機構
-
内山 将夫
独立行政法人情報通信研究機構 知識創成コミュニケーション研究センター
-
山本 英子
情報通信研究機構
-
山本 英子
独立行政法人 通信総合研究所
-
井佐原 均
独立行政法人情報通信研究機構 知識創成コミュニケーション研究センター
-
井佐原 均
独立行政法人 情報通信研究機構
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