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学術論文の引用関係に基づく特徴量の抽出手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/47496
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/47496c3bb78b4-aa70-4830-be8c-c28b43fab99e
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 1999 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 1999-07-15 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 学術論文の引用関係に基づく特徴量の抽出手法 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | A Method to Extract Features of Scientific Papers Based on Cited Relations | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
東北大学電気通信研究所/情報科学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東北大学電気通信研究所/情報科学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東北大学電気通信研究所/情報科学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Research Institute of Electrical Communication/Graduate School of Information Sciences, Tohoku University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Research Institute of Electrical Communication/Graduate School of Information Sciences, Tohoku University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Research Institute of Electrical Communication/Graduate School of Information Sciences, Tohoku University | ||||||||
著者名 |
野口, 進祐
× 野口, 進祐
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著者名(英) |
Shinsuke, Noguchi
× Shinsuke, Noguchi
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本稿では,学術論文にあらかじめ付与されている引用関係を利用することで,文書ベクトルを拡張する手法を提案する.この手法では引用関係で形成される文献の部分集合を解析し,文献ごとの固有主題と,分野で共有する共通主題を特定し,そこから既存のベクトル化手法にはない主題ごとの単語の情報量を得ることが出来る.評価実験として,共通主題を強調するための文書ベクトル拡張法を示し,文献分類を行ったところ,既存手法と比較して分野基準ベクトルとの類似度平均におよそ20%の改善を確認することができた. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | In this paper, we propose a method to expand the document vectors based on cited relations of scientific papers. This method analyzes the document sets which consist of cited papers, specify the proper subjects of documents and the common subjects shared among the similar documents. Then both subjects provide the measure of term information which can not be obtained by existing vector method. We propose the vector expansion method to emphasize the common subjects and evaluate our method through classification experiment. Compared the proposed method with the existing one, ratio of classification is improved 20% in the average of similarity. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA12326962 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告インターネットと運用技術(IOT) 巻 1999, 号 56(1999-DSM-014), p. 65-69, 発行日 1999-07-15 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |