文書自動分類のための分類視点の学習機構
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概要
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近年のインターネットの爆発的普及とともに, 誰もが世界中の情報へ容易にアクセスできるようになってきている. しかし, その膨大な情報量は情報の洪水を生み出し, ユーザが真に必要な情報の取得を困難なものにしている. そのため, 情報の体系的な整理が必要であり, 文書分類についての研究が情報検索や情報フィルタリングの分野で数多く成されている. 本報告では, 意味空間と自己組織化クラスタリングを用いて, 分類視点を分類例から学習できる文書の自動分類システムを提案する. 本システムでは, 文書の単語表現と自己組織化プロセスの間に意味空間に基づく中間表現を導入し, ユーザの多様な分類視点に適応できる柔軟な機構を実現する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-06
著者
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