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J-GLOBAL ID：201702285682659785   整理番号：17A1726719

劣モジュラ最適化を用いた文書クラスタリングのためのキーワード抽出【Powered by NICT】

Keyword extraction for document clustering using submodular optimization

著者 (3件)： Zhang Xi (Stony Brook University, Brookhaven National Laboratory) ,  Mueller Klaus (Stony Brook University, Brookhaven National Laboratory) ,  Yoo Shinjae (Stony Brook University, Brookhaven National Laboratory)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NYSDS  ページ： 1-2  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： 情報サービスの急速な普及に伴い,膨大なテキストコーパスのを簡単に読むことと理解することができない。テキストクラスタリングおよび可視化は,文書を観測と同様に対応するキーワードによる主題を理解する直接的方法を提示した。しかし,短い項は様々な語のキーワードまたは話題抽出達成を難しくしているを含んでいた。,効率的かつ効果的にキーワードを抽出するためのアルゴリズムを提案し,これは潜在的意味インデキシングと劣モジュラ最適化を利用した。視覚レイアウトは,ユーザが同時に(1)全データセットの概要,(2)文書の収集の特異的範囲における詳細な情報,と(3)それらのキーワードと文書の関係を可視化可能にした。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： 情報サービス ,  *キーワード ,  高速度 ,  アルゴリズム ,  *最適化 ,  可視化 ,  視覚
準シソーラス用語： テキストコーパス ,  *キーワード抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適化 ,  文書 ,  クラスタリング ,  キーワード抽出