表の属性と属性値の関係を利用した類義語抽出(自然言語処理)
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概要
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本論文では,表の属性と属性値という関係を利用して類義語を抽出する手法を提案する.まず,属性を対象語とし,その対象語に対応する属性値から索引語を抽出し,ベクトル化する.続いて,替在的意味インデクシング(LSI)を用いて,ベクトル空間を圧縮する.そのベクトル空間に対して,k平均アルゴリズムによって対象語をクラスタリングし,類義語を抽出する.ここでは,球面k平均アルゴリズムを用いる.しかし,k平均アルゴリズムは,初期種子点を定めずに,初期分割をランダムに行うとクラスタリング結果に揺れが生じてしまい,それがクラスタリング結果に大きく影響する場合がある.また,最適なkの値をあらかじめ定めておく必要がある.このような問題点をドメイン知識や統計量を利用して解決する.提案手法について実験を行った結果,良好な結果が得られることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-09-01
著者
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遠藤 勉
九州工業大学情報工学部知能情報工学科
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遠藤 勉
九州工業大学大学院情報工学研究院知能情報工学研究系
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嶋田 和孝
九州工業大学情報工学部
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関 恒仁
九州工業大学大学院情報工学研究科情報科学専攻
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嶋田 和孝
九州工業大学大学院情報工学研究院知能情報工学研究系
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遠藤 勉
九州工業大学大学院情報工学研究院 知能情報工学研究系
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嶋田 和孝
九州工業大学 大学院情報工学研究院 知能情報工学研究系
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遠藤 勉
九州工業大学
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嶋田 和孝
九州工業大学
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