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J-GLOBAL ID：201802282017821956   整理番号：18A0824471

改良シングルパストピック検出法【JST・京大機械翻訳】

An Improved Single-Pass Topic Detection Method

著者 (4件)： Zhou Qian ,  Shi Lei ,  Xu LianCheng ,  Liu Wenfeng
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICMTMA  ページ： 317-320  発行年： 2018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： 近年,マイクロブログのデータの急速な成長により,大量のデータから重要な隠れた話題をマイニングすることは挑戦的な課題である。トピック検出のタスクにおいて,著者らは最初に特徴抽出の方法によってMicroblogコンテンツの特徴単語を抽出した。第二に,改良単一パスクラスタリングアルゴリズムを用いて,抽出された特徴語とその後のテキストの間の類似性を比較した。セット閾値に従って,主題を異なる粗いおよび細かい粒度レベルに分割した。最終的に効果的なマイクロブログトピック検出。実験は,本方法が効果的に主題検出の比率を改良することができて,閾値によっていろいろな粒状性主題を見つけることができることを示した。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： 特徴抽出 ,  類似性 ,  粒状性 ,  高速度 ,  単語 ,  *検出法 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： テキスト ,  特徴語 ,  マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (1件)： 検出法