WWWから得られるTerm Frequency情報に基づくPLSA言語モデル
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概要
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PLSAは学習データ内における単語の出現頻度を基にトピックをモデル化する手法である.しかし,話題判定をtfだけで行うより,tfidfで判定した方が効果的であり,パープレキシティ削減も期待できる.そこで,本報告ではWWWから得られるtfidf統計に基づいたPLSA言語モデルについて検討する.このシステムではWWWから1万語の語彙に対して,idf値を計算している.実験の結果,本手法では通常のPLSA言語モデルよりもテストセットパープレキシティを削減することができ,トピック判定が改善されたと考える.
- 2011-01-28
著者
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