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J-GLOBAL ID：201802251496146117   整理番号：18A0579013

負の二項分布から誘導されたテキスト検索タスクのための用語識別【Powered by NICT】

Term discrimination for text search tasks derived from negative binomial distribution

著者 (3件)： Bernauer Lorenz (Department of Information and Industrial Engineering, Yonsei University, 50 Yonsei-ro, Seodaemun-gu, Seoul 03722, Republic of Korea) ,  Han Eun Jin (Department of Information and Industrial Engineering, Yonsei University, 50 Yonsei-ro, Seodaemun-gu, Seoul 03722, Republic of Korea) ,  Sohn So Young (Department of Information and Industrial Engineering, Yonsei University, 50 Yonsei-ro, Seodaemun-gu, Seoul 03722, Republic of Korea)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 54  号： 3  ページ： 370-379  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 情報検索における正確な用語識別は,特定の文書に重要な項を同定するのに必須である。広く知られている逆文書頻度(IDF)法に加えて,残留逆文書頻度(RIDF)方式のような代替手法が用語識別に導入されている。しかし,既存の方法の性能は,無条件に説得力がない。項発生の負の二項分布モデルから誘導した新しい収集頻度重みづけ方式を提案した。収集頻度重量法の間の潜在的相互作用の影響を調べ,平均精度および正規化割引累積利得性能評価者別頻度重量法と名付けたした要因実験。結果はIDFとRIDF方式と比較して,提案した用語識別方法は,精度の著しい利得を提供することを示した。この発見結果は,因子間の相互作用効果を示さないという事実によって強化されている。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 利得 ,  *二項分布 ,  正規化 ,  重みづけ ,  相互作用 ,  情報検索 ,  性能評価 ,  多元配置
準シソーラス用語： 交互作用効果 ,  説得 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 用語識別 ,  Poisson-Gamma混合物 ,  負の二項モデル ,  テキスト探索課題

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 誘導 ,  検索 ,  タスク ,  用語 ,  識別