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J-GLOBAL ID：201702229587866122   整理番号：17A0073346

孤立点前処理とSINGLE-PASSクラスタリングを組み合わせたマイクロブログ話題検出手法【JST・京大機械翻訳】

Topic detection method of outlier pretreatment combining with Singel-Pass for Chinese microblog

著者 (4件)： Ye Shiren (School of Information Science & Engineering,Changzhou University) ,  Yang Ying (School of Information Science & Engineering,Changzhou University) ,  Yang Changchun (School of Information Science & Engineering,Changzhou University) ,  Zhu Mingfeng (School of Information Science & Engineering,Changzhou University)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 8  ページ： 2294-2297  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文は,マイクロブログにおけるホットスポット話題を迅速に発見するために,より高い精度を有する中国語のマイクロブログ話題を検出するための方式を提案した。まず、マイクロブログテキストの特徴選択を最適化し、分析によって得られたこれらのブロッグの特徴は、異なる品詞が話題の表現に対する重要性に役立つ。第二に,ブロッグの閾値を計算する方法を提案し,ばらつきの次元を減少させるために雑音フィルタリングとしてばらつきを使用した。既存のSINGLE-PASSクラスタリングアルゴリズムに基づいて,主題語の概念を導入し,中心ベクトルの特徴重みに従ってトピック語を選択し,最終的に孤立点前処理とSINGLE-PASSを結合したマイクロブログ話題検出法を形成した。実験結果は,従来のSINGLE-PASSアルゴリズムと比較して,この方法がデータセットの大部分の孤立点を効果的に除去するだけではなく,より低い誤警報率と誤警報率を持っているだけではなく,時間損失においてもより良い性能を持っていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  特徴選択 ,  最適化 ,  ベクトル ,  ホットスポット ,  品詞 ,  *前処理 ,  検出法 ,  中国語 ,  *クラスタ化 ,  誤警報率 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  *改変
準シソーラス用語： ノイズフィルタ ,  *マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： microblog ,  hot topics ,  incremental clustering ,  outlier ,  topic detection

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラスタリング ,  マイクロブログ ,  話題 ,  手法