クラスター内変動最小アルゴリズムに基づくトピックセグメンテーション
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概要
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テキストをトピック単位に分割するトピックセグメンテーションは、コンテンツを構造化するメタ情報自動生成技術にとって重要な要素技術となっている。本稿では、テキストを、特異値分解によって得られた単語の意味表現である概念ベクトルの系列ととらえ、ベクトルの系列を分割するクラスター列で、クラスター内変動が最小となるものをトピック区間列とする手法を提案する。新聞記事を用いた評価実験の結果、提案手法は、局所的な範囲内でトピック境界を判断する手法よりも高精度をもつことを検証した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-03-06
著者
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