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J-GLOBAL ID：202102242229009103   整理番号：21A0278148

ウェーブレット変換を用いた次元縮小によるテキストカテゴリー化【JST・京大機械翻訳】

Text Categorisation Through Dimensionality Reduction Using Wavelet Transform

著者 (2件)： Chamorro-Padial Jorge (Departamento de Ciencias de la Computacion e Inteligencia Artificial, CITIC-UGR Universidad de Granada, 18071 Granada, Spain) ,  Rodriguez-Sanchez Rosa (Departamento de Ciencias de la Computacion e Inteligencia Artificial, CITIC-UGR Universidad de Granada, 18071 Granada, Spain)
資料名： Journal of Information & Knowledge Management  (Journal of Information & Knowledge Management)
巻： 19  号： 4  ページ： 2050039  発行年： 2020年 
JST資料番号： A1648A  ISSN： 0219-6492  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,文書項周波数行列に離散ウェーブレット変換を適用することにより,テキスト分類を行うときの次元縮小の新しい方法を提案した。異なる方向からのウェーブレット係数によって提供される特徴を分析した。1)水平配向における高エネルギー係数は,単一文書における関連項に対応する。(2)垂直配向における高エネルギー係数は,単一文書に対する関連項に対応するが,他のものに対しては対応しない。(3)対角方向における高エネルギー係数は,他の項と比較して文書における関連項に対応する。ウェーブレット係数を用いてフィルタをフィルタリングし,これら3つの条件を同時に満たすならば,元のものより少ない次元でコーパスの縮小語彙を得ることができた。削減語彙の成功をテストするために,著者らは新しい縮小語彙でコーパスを再コード化して,著者らは文書分類のために精度の統計学的に関連したレベルを得た。Copyright 2021 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタ ,  フィルタリング ,  *波束 ,  語彙 ,  *次元縮小 ,  コーパス ,  *ウェーブレット変換 ,  変換符号化
準シソーラス用語： テキスト分類 ,  文書分類 ,  離散ウェーブレット変換 ,  垂直配向 ,  高エネルギー ,  ウェーブレット係数 ,  水平配向 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： テキスト分類 ,  次元縮小 ,  ウェーブレット ,  変換 ,  係数ウェーブレット特性 ,  用語文書

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ウェーブレット変換 ,  次元縮小 ,  カテゴリー化