@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00048783,
 author = {持橋, 大地 and 加来田, 裕和 and Mochihashi, Daichi and Kakuda, Hirokazu},
 issue = {2(1998-NL-129)},
 month = {Jan},
 note = {メッセージ処理などにおいて，単語に重みづけを行うことは基本的で重要な課題である．従来このための手法としてtf・idfが用いられてきたが，tf・idfは文脈を考慮していないため，重要な語を落としてしまう可能性がある．本研究では，単語の重要度の基準として周辺分布に着目し，頻度と組み合わせた形での指標を提案する．この手法はテキストが文書に分かれない環境でも重みづけが可能であり，学習データによって適応的な重みづけが得られる．また，電子メールの重要性判定に適用することで，内容による優先度判定やフィルタリングが行えることが示唆された．, Contrary to recent developments on Information Retrieval techniques, word weighting mechanism is still based on simple tf.idf model solely based on the statistics of word occurrences. According to this property, system may overlook some important words and is not applicable to the environments in which texts are not segmented into files. This paper proposes a new method of word weighting to solve these problems, based on word co-occurrence contexts and frequencies. Experimental application of this method to the precedence decision of electronic mail suggested its validity and adaptiveness.},
 title = {個人の選好に応じた単語の重要度の学習},
 year = {1999}
}