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J-GLOBAL ID：201702278714201643   整理番号：17A0381310

特徴類似性を用いたテキストセグメンテーションのためのK最近傍の利用【Powered by NICT】

Using K Nearest Neighbors for text segmentation with feature similarity

著者 (1件)： Jo Taeho (Department of Computer and Information Communication Engineering, Hongik University, Sejong, South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCCEE  ページ： 1-5  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： 本研究では,特徴ベクトル間の類似性を計算するための属性間の類似性を考慮したK最近傍のバージョンを提案した。テキストセグメンテーションタスクは二値分類に展望した文章またはパラグラフの各対は,境界を置くかどうかに分類されるが,提案されたバージョンはテキスト分類とクラスタ化に関する以前の研究で成功した結果をもたらした。本研究では,両方の属性と値に基づく類似性尺度を定義し,それを用いたKNNを修正し,修正版を用いてテキストセグメンテーションタスク。データ項目のよりコンパクトな表現とテキストセグメンテーションタスクの性能改善だけでなく,テキストマイニングの他のタスクを期待される。それ故,本研究の目的は,利益を提供するテキストセグメンテーションシステムを実行することである。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： *類似性 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： テキストマイニング ,  テキスト分類 ,  二値分類 ,  特徴ベクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (2件)： 類似性 ,  テキストセグメンテーション