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J-GLOBAL ID：201602268955724541   整理番号：16A0458596

テキスト・ストリームにおける文章レベルのノベルティ検出のために改善されたシステム

AN IMPROVED SYSTEM FOR SENTENCE-LEVEL NOVELTY DETECTION IN TEXTUAL STREAMS

著者 (4件)： FU Xinyu (Univ. of Nottingham, Ningbo, CHN) ,  CH’NG Eugene (Univ. of Nottingham, Ningbo, CHN) ,  AICKELIN Uwe (Univ. of Nottingham, GBR) ,  ZHANG Lanyun (Univ. of Nottingham, Ningbo, CHN)
資料名： IET Conference Publications  (IET Conference Publications)
巻： 672  ページ： 1-6  発行年： 2015年 
JST資料番号： B0665A  ISSN： 0537-9989  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーシャルメディア分析においてノベルティ検出ないしFSD(最初の話の検出)は,社会ネットワークの隆盛のために大きな研究主題となってきた。伝統的なノベルティ検出の枠組では,変化するストリーミング文脈の調査に不備があり,ノベルティ検出の段階の結果はアップデートされた用語の重み付け情報をしばしば反映してない。TF-IDF((用語頻度-逆文書頻度)重みづけを用いた結果は,新規ないし冗長な用語の不正確なラベリングである。本稿は新たに発見された語彙を考慮するTF-IDFスキームに基づく,新しいFSDアルゴリズムを提案した。Google Newsデータセットに関する実験とその評価は,新アルゴリズムが基準的なシステムを凌ぐことを示した。すなわちインクリメンタルTF-IDF重みづけアプローチは,テキストストリーム上で正確なノベルティ検出をした。

シソーラス用語： *検出 ,  抽象データ型 ,  数学モデル ,  *方式 ,  ハッシング ,  データマイニング ,  知識獲得 ,  指標
準シソーラス用語： *ノベルティ検出 ,  ストリーム【プログラミング】 ,  ベクトル空間モデル ,  *ビッグデータ分析手法 ,  テキストマイニング ,  tf・idf

分類 (1件)： データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (3件)： ストリーム ,  文章 ,  ノベルティ検出