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J-GLOBAL ID：201702229750219619   整理番号：17A0162224

改良型頻繁詞集短テキスト特徴拡張手法【JST・京大機械翻訳】

Short Text Feature Extension Method of Improved Frequent Term Set

著者 (4件)： Ma Huifang (College of Computer Science and Engineering,Northwest Normal University) ,  Zeng Xiantao (College of Computer Science and Engineering,Northwest Normal University) ,  Li Xiaohong (College of Computer Science and Engineering,Northwest Normal University) ,  Zhu Zhiqiang (College of Computer Science and Engineering,Northwest Normal University)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 42  号： 10  ページ： 213-218  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 短いテキスト構造,短い意味論,およびモデル化の困難性の観点から,本論文は,改良された頻繁にを用いて,短いテキストの特徴を拡張する方法を提案した。単語集合の支持度と信頼度を計算することにより,共起関係とクラス同向関係を持つ頻繁二をマイニングし,マイニングされた頻繁詞集に基づいて関連関係を定義することによって選択したあるをさらに拡張する.同時に,TF-IDFに基づく語の情報利得は,単語の重みを強化するために,文書集合における語の分布情報を表現するために導入した。改良された語の重みづけによって,単語の類似性マトリックスを構築し,非負のマトリックス分解技術を用いて,短いテキストの特徴空間に拡張し,短いテキストモデルを得た。実験結果は,提案した方法が短いテキストのクラスタリング性能を著しく改善できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  意味論 ,  モデリング ,  *単語 ,  重みづけ ,  クラスタ化 ,  信頼度 ,  共起関係 ,  改変 ,  度
準シソーラス用語： 特徴空間 ,  情報利得 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： term weight ,  information gain ,  frequent term set ,  incidence relation ,  non-negative matrix

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 (2件)： 拡張 ,  手法