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J-GLOBAL ID：201702211599363714   整理番号：17A1324813

LDAと評価対象に基づくマイクロ博の観点の要約【JST・京大機械翻訳】

Micro-blog View Summary Based on LDA and Evaluation Object

著者 (4件)： Zhu Yanhui (湖南工業大学 計算机学院 湖南 株洲 421001) ,  Zhang Yongping (湖南工業大学 計算机学院 湖南 株洲 421001) ,  Du Rui (广州索答信息科技有限公司 广東 广州 510663) ,  Xu Yeqiang (广州索答信息科技有限公司 广東 广州 510663)
資料名： Zhengzhou Daxue Xuebao (Lixue Ban)  (Zhengzhou Daxue Xuebao (Lixue Ban))
巻： 49  号： 1  ページ： 45-49  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3255A  ISSN： 1671-6841  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： 本論文は,マイクロ波話題の観点からの要約の問題を解決するために,LDAと評価対象の組合せに基づく新しい方法を提案した。まず、LDAモデルを利用して、話題の単語分布行列と文書の話題分布行列を獲得し、二つの行列の積を各語の文中の重み分布行列とし、語頻度と語重み分布行列の積を語の重要度とする。次に,単語の形態素解析規則を用いて,候補の評価対象を選択し,次に,候補の評価対象の安定性を計算した。最後に,文中のすべての語の重要度と文中のすべての候補の評価対象の安定性の総和を文の重みとし,大きい順に小さい順に,観点文の認識を行い,類似性の大きい文を除去し,上位20文を話題の観点要約として抽出する実験結果は,本方法が効果的にマイクロ波の観点を抽出することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *単語 ,  マイクロ波 ,  形態素解析 ,  モデル ,  類似性

著者キーワード (3件)： view summarization ,  LDA ,  evaluation object

分類 (3件)： 検索技術  (AC06020S) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： LDA ,  評価対象 ,  観点