部分空間類別法を適用した文書のフィルタリング手法の検討

概要

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文書の構造に制約を設けない代表的なフィルタリングアプローチにベクトル空間モデルによる手法が挙げられる。文書は構成する語をベクトルの各要素に割り当てた特徴ベクトル空間で類似度によって統計的に選別される。従来では, 類似度の大きい順に文書がランク付けされ, 上位からの文書数やあらかじめ決めたしきい値を通して関心ありとされる方から一面的にフィルタリングされる。ここに従来のフィルタリングは必要とされる情報から順にとるだけで, 不必要な情報をとらないとするノイズの除去を直接的に考慮していない問題がある。本論文では利用者の関心事項を関心ありとなしの両面から把握することとし, フィルタリングはその二つのカテゴリーの類別問題であるととらえ, パターン類別の考え方に基づくフィルタリング手法を提案する。パターン認識手法として知られる部分空間類別法を適用した本手法は, 語の共起関係が導入された高精度のフィルタリング手法であり, 関心事項の表現と更新を共通の機構で実現する。新聞記事を用いた実験結果を通して本手法の有効性を示した。
社団法人電子情報通信学会の論文
1998-01-25