解散フーリエ変換を用いたベクトル空間モデルの次元削減

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1999-09-10
• タイトル: 解散フーリエ変換を用いたベクトル空間モデルの次元削減
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Dimensionality Reduction of Vector Space Model based on Discrete Fourier Transform
• 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: 徳島大学工学部
• 著者所属: 徳島大学工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Tokushima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Tokushima University
• 著者名: 北, 研二; 佐々木, 稔
• 著者名(英): Kenji, Kita; Minoru, Sasaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 代表的な情報検索モデルであるベクトル空間モデルの次元を離散フーリエ変換により削減する方法を提案する。また、提案した方法を概念に基づく検索モデルである潜在的意味インデキシング法(atent Semantic Indexing; LS)へ適用することを試みる。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we propose to use the Discrete Fourier Transform (DFT) for dimensionality reduction of the vector space information retrieval model. The point is to apply DFT to document vectors and use the first several Fourier coefficients as document features. We also apply DFT-based dimensionality reduction to Latent Semantic Indexing (LSI). Instead of performing the Singular Value Decomposition (SVD) on the entire term-document matrix, we show that it is sufficient to perform SVD on a DFT-derived reduced space.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10115061
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告自然言語処理（NL）; 巻 1999, 号 73(1999-NL-133), p. 69-76, 発行日 1999-09-10
• 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