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J-GLOBAL ID：201702248659567226   整理番号：17A1398993

テキストマイニングのための適応潜在意味解析【Powered by NICT】

An adaptive Latent Semantic Analysis for text mining

著者 (3件)： Tu Hong T. (HCMC University of Technology and Education, Vietnam) ,  Phan Tuoi T. (HCMC University of Technology, VNU HCMC; 268, LyThuongKiet, Vietnam) ,  Nguyen Khu P. (UIT - VNU-HCMC; Ward no. 6, LinhTrung, ThuDuc Dist., Vietnam)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSSE  ページ： 588-593  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 潜在的意味解析またはLSAは共起文書項行列の特異値分解法を用いた潜在クラスモデルを導出した。その成功にもかかわらず,この技術には欠点がある。最近の研究は,確率分布,正則化,スパース性制約の標準物質を用いたLSA法を改良した。しかしはまだいくつかの他の欠損症。を用いて扱われ,ベクトル空間の次元低減と文書と潜在している話題空間のような確率的関係に基づくhk LSAと呼ばれる技法を提案した。適応技術は直交行列の処理密度,マトリックス分解における複雑性,代替反復アルゴリズムを迎えたなどのLSAのいくつかの弱点を克服した。実験はLSAでhk LSAの一貫した実質的な改善を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 正則化 ,  次元縮小 ,  特異値分解 ,  直交性 ,  標準物質 ,  *意味解析 ,  確率分布 ,  ベクトル空間
準シソーラス用語： 反復アルゴリズム ,  複雑性 ,  スパース性 ,  潜在的意味解析 ,  *テキストマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： テキストマイニング ,  適応 ,  意味解析