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J-GLOBAL ID：201102208956451060   整理番号：11A1407576

隠れMarkovモデルに基づく文書分類アルゴリズム

Text classification algorithm based on hidden Markov model

著者 (2件)： Yang Jian (School of Electronics and Information, Tongji Univ., Shanghai) ,  Wang Haihang (School of Electronics and Information, Tongji Univ., Shanghai)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 30  号： 9  ページ： 2348-2350,2361  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 多くの洗練された自動テキスト分類アルゴリズムが近年提案されたが,それらのアルゴリズムは主として確率と統計モデルに基づいていて,文書の構文論と意味を有する関係性を確立していない。この研究で,隠れMarkovモデル(HMM)を使用する新しい自動テキスト分類アルゴリズムを提案した。初めに,ドキュメント種別を区別するために特徴集合を築き上げた。次に特徴語の異なったシーケンスを,HMM分類装置によって作り出される異なった観測と見なした。特異性HMM分類装置の状態遷移シーケンスは,特異性ドキュメント種別におけるドキュメントの構成と発展のプロセスを意味した。ドキュメントを分類したとき,ドキュメントに応じて最大生成確率を得ることができたHMM分類装置によって,結果を作成した。ある程度,異なったドキュメントのいくつかの構文的と意味的特徴を,分類モデルによって表現した。自動マルチカテゴリーテキスト分類にモデルを適用でき,それには高い分級効率がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *隠れMarkovモデル ,  *計算機アルゴリズム ,  分類 ,  文書 ,  統計模型 ,  数列 ,  カテゴリー ,  移動 ,  分類装置 ,  性質
準シソーラス用語： *分類アルゴリズム ,  文書分類 ,  テキスト分類 ,  ドキュメント ,  統計モデル ,  シークエンス ,  状態遷移 ,  関係性

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 隠れMarkovモデル ,  文書 ,  分類アルゴリズム