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J-GLOBAL ID:202002257641730253   整理番号:20A2622242

意味論類似性に基づく知的テキストクラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Intelligent Text Clustering Based on Semantics Similarity
著者 (2件):
資料名:
巻: 2020  号: IT-ELA  ページ: 60-66  発行年: 2020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:
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クラスタリングテキスト文書は,Web,ソーシャルネットワーク,および他の情報ネットワークのような様々な形式で膨大な量の非構造化データの利用可能性により,近年ますます重要な問題になっている。それは,大きな文書グループを,意味のより小さなグループに組織化し,分類することを目的とする。この過程は,大量のディジタルデータを扱うのが挑戦的であるため,重要である。文書は組織化され,より迅速な情報検索(IR)を容易にするために分類され,意味知識で情報を抽出する試みである。上記のプロセスは,従来の方法,すなわち記述概念のないデータの編集におけるクラスタリングテキストの代わりに,検索情報,ブラウジングおよび理解を可能にした。テキストデータが語彙の多様な集合になったので,意味類似性に基づくテキスト集合技法の緊急の必要性が,キーワードよりむしろ意味に従ってグループにグループ分けされるので,この問題に対する主要な解決策である。様々な範囲において意味類似性を用いるいくつかの論文。これを本研究でレビューした;それらのいくつかは,文書クラスタを用いて意味に基づく類似性を使用する。テキスト文書の意味構造を扱うための効果的かつ効率的なクラスタリング方法論を開発するために,それらの間の比較を(アルゴリズム,ツール,および評価方法)に従って提示した。最後に,広範囲な研究と研究の比較を示した。Copyright 2020 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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (3件):
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