IIR chap 14: ベクトル空間分類 - Qiita
Introduction to Information Retrieval の14章輪読用 Gunosy研究会 #31 の資料です Introduction ナイーブベイズでは用語を用語列か2値ベクトルで表現した 本章ではベクトル空間モデルを用いて文書を表現し，テキストを分類する． 基本的な考え方 ベクトル空間モデルでは各用語に対して1つの実数値の要素をもつベクトルとして各文書を表現する 通常TF-IDFを用いる R^|V| のベクトルとして表現される ベクトル空間分類は連続性仮説(contiguity hypothesis)の元に成り立つ 同じクラスの文書は連続した領域を形成し，他のクラスの領域とは重なり合わない． 連続領域に写像されるかどうかは文書の表現方法による 重み付け・ストップワードなど ex: "グループによって書かれた文書"と"個人によって書かれた文書"を区別したいケース 一
FINDJOB!終了のお知らせ | FINDJOB!
FINDJOB! 終了のお知らせ 2023年9月29日にFINDJOB!を終了いたしました。 これまでFINDJOB!をご利用いただいた企業様、求職者様、様々なご関係者様。 大変長らくFINDJOB!をご愛顧いただき、誠にありがとうございました。 IT/Web系の仕事や求人がまだ広く普及していない頃にFind Job!をリリースしてから 約26年間、多くの方々に支えていただき、運営を続けてまいりました。 転職成功のお声、採用成功のお声など、嬉しい言葉もたくさんいただきました。 またFINDJOB!経由で入社された方が人事担当になり、 FINDJOB!を通じて、新たな人材に出会うことができたなど、 たくさんのご縁をつくることができたのではないかと思っております。 2023年9月29日をもって、FINDJOB!はその歴史の幕を下ろすこととなりましたが、 今後も、IT/Web業界やクリエイティブ
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