@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00100612,
 author = {三宅, 真紀 and Maki, Miyake},
 book = {じんもんこん2007論文集},
 month = {Dec},
 note = {本研究では、階層化グラフクラスタリングRMCL（Recurrent Markov Clustering）の最適な意味ネットワークの作成を目的として、グラフクラスタリングの最適化とデータサイズを考慮した指標に基づき、クラスタリング結果について考察する。コーパスには新約聖書の福音書を使用し、ネットワーク指標に基づいて複数の意味ネットワークを作成する。また、データの特徴量から構造を観察し、単語・概念間における適切な意味ネットワークの構築が可能となるような共起単語ペアの選定を行う。, In order to construct an optimal semantic network by employing the hierarchical graph clustering algorithm of Recurrent Markov Clustering (RMCL), this study discusses some graph clustering results in terms of optimal clustering and data sizes. The corpus used in this study is the Gospels of the New Testament for which two semantic networks are created based on network features. The network structures are investigated from the perspective of constructing appropriate semantic networks that capture the relationships between words and concepts.},
 pages = {177--182},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {共起単語の選定を目的とするグラフクラスタリング評価の考察},
 volume = {2017},
 year = {2007}
}