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J-GLOBAL ID：201802252946585870   整理番号：18A1146247

意味文書クラスタリングに用いる方法論に関する調査【JST・京大機械翻訳】

A survey on methodologies used for semantic document clustering

著者 (3件)： Gupta Aditi (Department of Computer Science & Engineering, JSS Academy of Technical Education, Noida) ,  Gautam Jyoti (Department Department of Computer Science & Engineering, JSS Academy of Technical Education, Noida) ,  Kumar Ajay (Department of Computer Science & Engineering, JSS Academy of Technical Education, Noida)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICECDS  ページ： 671-675  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： 文書クラスタリングは,従来の技術であり,データマイニング,情報検索,データからの知識発見,パターン認識などのような複数の分野で使用されている。現代世界で作成されている大量のテキストデータは,文書クラスタリング技術の重要性の増加をもたらした。近年,様々な文書クラスタリング技術が研究されているが,クラスタリング品質は依然として関心領域のままである。特に,現在の文書クラスタリング法の大部分は意味論的関係を説明せず,結果として不満足なクラスタリング結果を与える。意味論的関係は用語の使用の文脈を考慮し,単独ではその孤立した意味に依存しない。近年,多くの努力が文書クラスタリングに意味論を適用することになっている。本論文は,研究された様々な研究論文の調査を提示して,各々のクラスタリングアルゴリズムの長所と短所を強調した。これは,より焦点を合わせた方法で将来の研究への方向を与えるであろう。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： *クラスタ化 ,  パターン認識 ,  情報検索 ,  意味論 ,  品質 ,  データマイニング ,  知識発見
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  研究論文 ,  関心領域 ,  テキストデータ ,  *文書クラスタ化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 意味 ,  文書クラスタリング ,  方法論 ,  調査