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J-GLOBAL ID：201702263127877309   整理番号：17A1253703

重複共クラスタリング文書のためのトピックと主観性分析の利用【Powered by NICT】

Using Topic and Subjectivity Analysis for Overlapped Co-clustering Documents

著者 (1件)： Huang Jih-Jeng
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BigMM  ページ： 105-108  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： テキストマイニングの目的は,種々の応用のための文書から意味のある情報を抽出することである。左様な用途の1つに,文書クラスタリングである。ドキュメントクラスタリングは,セグメントに類似した文書のクラスタリングを意味する。しかし,文書に含まれる多くの感情,感情,概念文書クラスタ化のタスクを複雑にしている。本論文では,文書の共クラスタリングを実行するために話題分析と感情分析の結果を組み合わせた。前報とは対照的に,提案した方法の鍵となる特性は,ソフトクラスタリングであり,話題と主観性(感情と感情を含む)を同時に考慮する。実験結果は,提案した方法は,MANOVA試験に基づく文書を効果的にクラスタできることを示した。添加では,提案した方法は,話題および/または主観に基づくコクラスター文書への柔軟な方法を提供した。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： *クラスタ化 ,  *クラスタ
準シソーラス用語： 感情分析 ,  文書クラスタ化 ,  テキストマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラスタリング ,  文書 ,  トピック ,  分析