文書クラスタリングのための潜在的ディリクレ配分法による次元圧縮(夏のデータベースワークショップ2007(データ工学,一般))
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概要
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本論文では,Bleiらによって提案された潜在的ディリクレ配分法(latent Dirichlet allocation)を,特徴ベクトルの次元圧縮法として利用し,文書クラスタリングにおける有効性を明らかにする.評価実験では,日本語と韓国語のWebニュース記事のクラスタリングをおこない,記事の属するジャンルをクラスタリング結果の評価に用いる.単語の出現頻度をそのまま入力として,混合多項分布モデルを用いたクラスタリングを行う場合と,潜在的ディリクレ配分法によって次元圧縮された特徴ベクトルを入力として,同じく混合多項分布モデルを用いたクラスタリングを行う場合とで,クラスタリング結果を比較評価する.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2007-07-02
著者
-
正田 備也
長崎大学工学部
-
喜安 千弥
長崎大学工学部情報システム工学科
-
宮原 末治
長崎大学工学部情報システム工学科
-
喜安 千弥
長崎大学工学部
-
喜安 千弥
長崎大学
-
宮原 末治
長崎大学
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宮原 末治
長崎大学工学部工学科
-
正田 備也
長崎大学工学研究科
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