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単語の重み付けの古典的な方法に tf-idf があります。文書中の各単語の tf-idf 値計算し、値でソートすると、その文書に特徴的な単語リストを得ることができます。 http://nais.to/~yto/clog/2005-10-12-1.html tf-idf は、単なるヒューリスティックスだと考えられていましたが、最近言語モデルに基づく情報検索手法がさかんに研究されるようになり、tf*idf の解釈が明らかになってきました。言語モデルに基づく手法は、ヒューリスティックスばりばりの手法と同性能にもかかわらず、文書のランキングに理論的で合理的な説明を与えることができます。 情報検索は、クエリ q に対し、もっとも適合する文書 d_opt を求めるタスクです。つまり、q が与えられたとき、文書 d が出現する確率 p(d|q) の最大化問題と解釈できます。 d_opt = argmax
【利用データ】 プロジェクト: ウィキペディア 日本語版 著者: Wikipedia の執筆者たち 発行者: Wikipedia 運営元: ウィキメディア財団 HP: http://ja.wikipedia.org/ 変換対象: jawiki-20101102-pages-articles.xml.bz2 タイムスタンプ: 2010-11-02 20:17:00 【ライセンス】 GFDL / (CC) Creative Commons License BY-SA 【概要】 Wikipedia 日本語版のダンプデータをEPWING形式に変換したものです。 変換オプションはこれまでのリリース同様です。 変換後、ebzip lv3にて圧縮してあります。 転送ファイル: 1: WIKIP101102_ja.zip 1.29 GB (1,380,695,907 バイト) --------------
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