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J-GLOBAL ID:201702289255052869   整理番号:17A0413936

単語ベクトルのスパース表現によるショートメッセージの宛先推定

Identifying destinations of short messages via sparse representation of word vectors
著者 (3件):
資料名:
巻: 116  号: 462(CNR2016 19-62)  ページ: 165-166  発行年: 2017年02月11日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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宛先が明記されていない短いメッセージから宛先を推定する方法を提案する。メッセージを構成する単語の数が少なく,事前にメッセージの文例が大量に入手できないとき,単語の出現頻度や出現傾向から文書を分類する既存技術を使えない。本研究では,単語の意味を線形代数的に演算可能にするベクトル表現word2vecを用いて,少数の単語の間の意味の類似性に基づき宛先を推定する。提案手法では,単語ベクトルを基底学習し,単語ベクトルのスパース表現によって単語を意味の組合せで表す。メッセージを構成する単語と宛先のキーワードの間で意味の共通度を算出し,共通度が最大となる宛先を特定する。(著者抄録)
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シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (1件):
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その他の計算機利用技術 
引用文献 (5件):

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