統計的モデルを用いた単語クラスタリング
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概要
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既存の検索システムはユーザのニーズそのものでなく、キーワードによって検索を行っている。検索にキーワードを利用するため、自然言語の持つ多様性によってユーザの検索が非効率になることがある。この問題の解決の一つにシソーラスがある。そこで本稿では分野と目的を特化したシソーラスの構築を目的として、統計的な単語クラスタリングの手法を提案する。具体的には文書集合から文書の背後にある概念を抽出し、それぞれの概念に固有な単語をクラスタリングする。同一概念毎に単語がクラスタリングされることで分野が特化し、検索質問の拡張あるいは検索結果の構造化といった目的に対応したシソーラスの自動構築が可能となる。提案手法を学術的な内容の文書集合に適用して、単語クラスタリングを生成し、概念毎の単語クラスタリングが生成された結果を報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-07-09
著者
-
青木 輝勝
東京大学先端科学技術研究センター
-
安田 浩
東京大学先端科学技術研究センター
-
川前 徳章
東京大学 先端科学技術研究センター
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川前 徳章
東京大学先端科学技術研究センター
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青木 輝勝
東京大学先端科学技術センター
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安田 浩
東京大学先端科学技術センター
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