Simple PCAを用いたベクトル空間情報検索モデルの次元削減
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概要
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ベクトル空間モデル(VSM)は情報検索における代表的な検索モデルである.同モデルでは文書が単語の出現頻度に基づくベクトルで表現されるため, そのベクトル空間は一般にスパースかつ高次元となりメモリや検索時間の増大を招くとともに, 文書中に含まれる無意味な単語がノイズ的な影響を及ぼし検索精度を低下させるという問題を生じる.これに対し特異値分解(SVD)を用い次元数を削減した空間で類似度を計算する潜在的意味インデキシング(Latent Semantic Indexing; LSI)が提案され, その効果が報告されている.本稿ではSVDに比べより少ない演算量で近似的に主成分分析を行うことが可能なSimple Principal Component Analysis(SPCA)を次元削減に適用する.MEDLINEコレクションを用いた検索実験を行った結果, SVDと同等以上の検索性能をSPCAにより達成した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-07-09
著者
-
獅々堀 正幹
徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部情報ソリューション部門
-
柘植 覚
徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部情報ソリューション部門
-
北 研二
徳島大学
-
獅々堀 正幹
徳島大学 工学部 知能情報工学科
-
柘植 覚
徳島大学 工学部
-
黒岩 眞吾
徳島大学 工学部
-
北 研二
徳島大学 高度情報化基盤センタｰ
-
Xiaoying Tai
徳島大学工学部知能情報工学科
-
田仁 宏典
徳島大学 工学部 知能情報工学科
-
Xiaoying Tai
徳島大学 工学部 知能情報工学科
-
獅子堀 正幹[他]
徳島大学工学部
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