時系列性を持つテキストのクラスタリング(テーマセッション,自然言語とパターン認識の境界)
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概要
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従来,多くのクラスタリング手法においてテキストはbag-of-words表現により表わされてきた.しかし,クローズドキャプションに含まれる各トピックは非常に短く,十分なbag-of-words情報を備えていないことが多い.そこで本研究では,ニュース映像に付随するクローズドキャプションに対する時間情報を利用したクラスタリング手法を提案する.我々はまず,1年分のニュース映像のクローズドキャプションに対して手動でのクラスタリングを行った.その結果,事件や災害等のカテゴリに含まれる各トピックが特殊なクラスタ分布および時間分布を示すことを明らかにした.この時間情報を利用し,単語ベクトル空間に時間情報を加えた距離を利用した教師なしクラスタリング手法を提案する.また階層的クラスタリングの段階に応じてクラスタ間距離の算出手法を変更することで,精度および速度の向上を図る.本稿では,手動による正解データとの比較実験により,これらの提案手法によってより高精度なクラスタが得られることを定量的に示した.
- 2012-06-22
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