統計的潜在的意味空間の抽出
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概要
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本研究は統計的潜在的意味のインデキシング(SLSI)という新しい数学的アプローチを提案する。提案手法は文書だけでなく、文書内に出現した単語も同時に潜在的意味空間に配置する事ができ、その空間においてインデキシングを行える。これは潜在的意味が文書に出現した単語よりも文書をインデキシングできるためである。特異値分解に基づいたLSIやそれを発展させたPLSIとSLSIの相違点はずっと意味のあり因子分析と情報理論に基づいた堅固な統計モデルをもっていることである。それゆえSLSIはLSIやPLSIで未解決だったいくつかの問題点を解消する事ができた。テストコレクションについてこの実験を行った結果、SLSIはLSIやPLSIよりも精度が良かった。加えてエントロピーに基づいた単語の重み付けを提案し、これを利用した結果、我々は事前に重要な単語を判断し、その結果文書中に出現した全単語から最小限必要な単語を選択する事ができる。従って、この手法は計算コストの減少を実現する事を可能とした。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-03-04
著者
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