共起行列の固有ベクトルを用いる単語クラスタリング法 : 文書データベースの概要を表す単語クラスタの抽出
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概要
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本論文では,類似度行列の固有ベクトルを用いたクラスタ抽出法について述べる.本手法の特徴は次の二つである.(1)対象集合を排他的に分割せず,類似度の高い部分集合だけを抽出する.(2)類似度行列の0でない要素の数をpとすると,本手法の計算量はpに比例する.従って,類似度行列が疎なほど高速にクラスタが求められる.「必要」,「程度」等,文書の内容を表さない「一般語」が文書中には多く存在するが,一般語はどの単語との類似度もあまり高くならないから,本手法は一般語を含まない単語クラスタを生成することができる.また,単語の類似度行列は一般に疎であるため,高速な処理が行える.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-09-15
著者
-
池田 克夫
京都大学工学部情報工学教室
-
美濃 導彦
京都大学工学部情報工学教室
-
美濃 導彦
京大
-
池田 克夫
京都大学工学研究科情報工学専攻
-
仙田 修司
京都大学工学部:(現)日本電気(株)情報メディア研究所パタン認識研究部
-
津田 宏治
京都大学工学部
-
津田 宏治
電子技術総合研究所
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