意味属性を基底とするベクトル空間法の検索精度
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概要
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従来の単語を基底とするベクトル空間法では、通常、多数の単語がベクトルの基底として使用されているため、類似度計算の計算量の多さとベクトルのスパース性が問題となっている。そこで、本論文では単語を意味属性(約2700種)に置き換え、意味属性相互の上下関係を利用して、基底数を圧縮する方法を提案する。BMIR-J2(5080記事)を対象とした検索実験により、検索精度を低下させないためには、最小限意味属性数が約1000∼2000種が必要であること、また、従来の手法との比較実験から基底数が約1000以下の範囲で本手法が有効であること示された。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-10-25
著者
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