テキストの表層データに基づいた意味カテゴリーインデクシングの支援について
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概要
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近年では情報化の進展によって、人々が知的作業に際して処理すべき文書の量は増大している。そこで本研究では、文書を的確に分類し、その検索や再利用を容易にするために、文書を意味カテゴリーでインデクシングする作業を支援する手法について提案する。本手法では、文書から属性を抽出し、TfCon法を用いてそれらの頻度と重みから算出されるベクトルによって、その文書の特徴を表現する。このようにして、各意味カテゴリーに該当する文書集合の特徴を、教師付きの学習によって機械に学習させれば、テキストに含まれる意味カテゴリー群の推定が可能となり、新たな文書のインデクシングの支援に用いることができる。
- 1999-05-28
著者
-
伊丹 誠
東京理科大学
-
伊藤 紘二
東京理科大学基礎工学部電子応用工学科
-
内田 明宏
東京理科大学 基礎工学部電子応用工学科
-
舟生 日出男
東京理科大学大学院
-
黒田 隆之
東京理科大学 基礎工学部電子応用工学科
-
高橋 毅
東京理科大学 基礎工学部電子応用工学科
-
長尾 仁志
東京理科大学 基礎工学部電子応用工学科
-
舟生 日出男
東京理科大学大学院基礎工学研究科電子応用工学専攻
-
舟生 日出男
東京理科大学大学院 基礎工学研究科
-
舟生 日出男
メディア教育開発センター
-
黒田 隆之
東京理科大学大学院基礎工学研究科:(株) オリンパス光学工業
-
舟生 日出男
東京理科大学 基礎工学部電子応用工学科
-
伊藤 紘二
東京理科大学
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