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J-GLOBAL ID：201802213045788201   整理番号：18A1769201

文書分析における文脈ベクトルの利用【JST・京大機械翻訳】

Usage of context vectors in document analysis

著者 (2件)： Khatavkar Vaibhav (Dept. of Comp. Engg. and IT, College of Engineering Pune, Pune, MS, 411005, India) ,  Kulkarni Parag (Dept. of Comp. Engg. and IT, College of Engineering Pune, Pune, MS, 411005, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCUBEA  ページ： 1-4  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： 文書/sの文脈を見つけるために様々な機械学習アルゴリズムがある。これらのアルゴリズムは,大量のデータを処理することができない主要な限界を持っている。本論文では,大量のデータから検索キーワードに関連する文書を発見するために用いることができる,潜在的意味分析(LSA)に基づくモデルを提案した。このモデルをBBCニュースデータセットでテストし,Termm周波数(TF),逆拡散周波数(IDF)などの方法より効果的であることを証明した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *ベクトル ,  周波数 ,  ニュース ,  学習アルゴリズム

分類 (5件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文書 ,  分析 ,  文脈 ,  ベクトル