共通性分析による文書クラスタリングの評価(分類、クラスタリング, 機械学習)(言語理解とコミュニケーション)

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概要

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本報告では、先に提案した多文書間の共通性分析に基づく非階層的な文書クラスタリング法の評価結果について述べる。提案手法では、種として抽出された文書に同じ話題の文書をマージさせつつ順次クラスターを成長させていく。提案手法は、文書・クラスター間の類似度を求める際に、単語共起の情報をも用いた新しい類似度尺度を用いていること、その時点のクラスターの特有単語、単語対を選択的に用いることを特長としている。 TDT2のコーパスから選択した21イベント6788文書、31イベント7306文書、38イベント7546文書のそれぞれに対し、検出クラスター数21、30、36、クラスタリング精度95.17%、95.09%、94.41%を得た。
一般社団法人電子情報通信学会の論文
2003-10-30

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