専門用語クラスタリング理論（メモ）
用語クラスタリングの概要 単語クラスタリングとは、単語群を機械的かつ事前の学習によらず分類する処理のことです。 目的は単語の分類ですが、この分類には大きく次の２種類があります。単語クラスタリングは、 後者を用いた単語の分類手法になります。 あらかじめ人手による分類がなされたサンプルでデータを学習させておき、その学習により 作成したルールをもちいいて、新規のデータを分類する方法 学習によらず分類を行う手法。あらかじめ分類基準がはっきりしていない場合に有効。 専門用語クラスタリングは造語で、処理対象を単語から専門用語にしたものです。基本的に、 単語クラスタリングの定番の手法をなぞっています。ここでは、単語クラスタリングの手法に ついて初心者向けに解説します。 単語のクラスタリングは、おおまかに次の３つステップにより実現できます。 ドキュメントから用語群を抽出 抽出した用語同士の関連性を示す行
文書クラスタリングの技法ゼミ
III. 文書クラスタリングの技法 A. 単一パスアルゴリズム 1. k-means 法の適用 2. Willett のアルゴリズム 3. 平均クラスタリング・アルゴリズム
http://wwwsoc.nii.ac.jp/mslis/pdf/LIS47027.pdf
画 報 Library and Information Science No．47 2002 大規模文献集合に対して階層的クラスタ分析法を 適用するための単連結法アルゴリズム A Single−Link Method Algorithm for Clustering Large Document Collections 岸 田 和 明 Kaguaki Kishida Re−sume’ In the 1960s and 1970s， techniques for clustering a set of documents， in order to improve the effectiveness or efficiency of information retrieval systems， have been widely explored．
文書クラスタリングの基礎
文書クラスタリングの基礎 大西 祥代，廣安 知之，三木 光範 ISDL Report No. 20070913004 2007年 4月 24日 Abstract 文書クラスタリングでは，文書の定義，クラスタリングに用いる類似度の定義，クラスタリング手法などに特徴的な点がある．そこで本報告ではそれらをまとめ，文書クラスタリングに対する理解を深める． 1 はじめに 知的システムデザイン研究室では，ISDLレポートと呼ばれる研究報告を現在までに1300本以上Web上に公開している．多くのレポートが存在するが，レポートの分類は行われていないため，クラスタリングにより自動的にレポートのグループ化を行うことを目指している．しかしISDLレポートのような文書に対するクラスタリングではいくつか特徴的な事項があり，それらを考慮する必要がある．そこで本報告では文書クラスタリングに関する特徴点をまと
Webの検索結果分類に向けたサーベイ
Ï の検索結果分類に向けたサーベイ 平尾 一樹 平成 ½ 年 月 ¿¼ 日 ½ はじめに 本稿では¸ インターネット上の Ï Ï ページ検索における検索エンジンの検索結果分類に 向けて行なったサーベイについて報告するº ページの検索結果の分類は ¸ 検索結果毎に分類すべきクラスが変わってくるので ¸ テ キストのクラスタリングと考えることができるº そこでまず ¸¾ 章ではクラスタリングの概 要と ¸ その基本的な要素や手法について述べるº そして¸¿ 章では具体例を見るため実際に Ï の検索結果を対象とした分類手法の研究を紹介し ¸ 最後の 章でまとめを述べるº ¾ クラスタリングの概要 対象物をいくつかのクラスに分類する際¸ ど のようなクラスに分類するか ¸ また ¸ 分類す るクラスの数が分からないことがあるº このようなデータをその分布に従っていくつかのク ラスタ
クラスタリング (クラスター分析) - Toshihiro Kamishima
クラスタリング (clustering) とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です．統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ，基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています． 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます．分割の方法にも幾つかの種類があり，全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは，クリスプなクラスタといいます)や，逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト，または，ファジィなクラスタといいます)があります．ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます．
クラスタリング - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
Freeware† mloss:clustering Cluster Analysis & Finite Mixture Models @ CRAN Task View：統計処理ソフト R の関連パッケージまとめ RjpWikiの関連ページ RjpWiki:Rの基本パッケージ中の多変量解析関数一覧 RjpWiki:stats(R 統計)パッケージ中のオブジェクト一覧： 一般的な凝集型階層的クラスタリングのhclustやk-means法のkmeansといった関数を含む RjpWiki:CRANパッケージリスト： clusterパッケージには clara, agnes, diana, fanny, mona, silhouette, xclara のアルゴリズムが含まれる Cluster：クラスタリング (C，perl，python) figue：JavaScript で k-means法 と
Webbunsyowomotiitakiteitangosensyutu
Web ページを用いた基底単語選出 藤井丈明 茨城大学大学院 理工学研究科 新納浩幸 茨城大学工学部 システム工学科 2.1.1 佐々木稔 茨城大学工学部 情報工学科 特徴ベクトル作成 1 はじめに 本研究では，Web ぺージを用いた基底単語選出を行 う．自然言語処理において，単語に表層的な特徴抽出 を行い個々の特徴の重みを表す数値を要素とする，つ まり特徴ベクトル化することは非常に重要である．単 語を特徴ベクトル化する際には，通常基底の単語が用 いられている．基底の単語とは，共起頻度を得るため の指標となる単語のことである．基底の単語と特徴ベ クトル化する単語との，コーパス内における共起頻度 を用いて特徴ベクトルの作成を行うが，新聞記事等を コーパスに用いて特徴ベクトルを作成した場合，情報 量が制限されるため，スパース性の問題が発生する． スパース性を解消するために，Web を
Web検索結果のクラスタリング 2006年 オープンキャンパス
2006/07/22 はじめに 近年、 Web上に存在する情報の増大により、ユーザの必要とする情報を絞り込むために、Web検索エンジンは必要不可欠なものとなっています。しかし、検索結果が数百件におよぶことは頻繁に起こります。このため、検索結果の概観を視覚化する研究が注目されています。 このページでは、Web文書の検索結果にクラスタリングの技術を適用することで、効率よく検索結果を閲覧・把握できるシステムを紹介します。 クラスタリングとは ここで言うクラスタリングとは、データの集合を、似ているもの同士が同じグループになるように分けることをいいます。複数のコンピュータを組み合わせて並列処理を行うこともクラスタリングといいますが、それとは別のものです（Wikipedia - クラスタリング）。 クラスタリング手法は、排他的に分割するものや、オーバーラップを許すもの、階層的なクラスタを作成するものな
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単語クラスタリングの語義判別問題への応用 | CiNii Research
http://www.cs.ce.nihon-u.ac.jp/~nishizono/WEB/PDF/2004PDF/G-12.pdf
wakaki_DEWS2006_camera_ready.dvi
平成１６年度 修士論文 Web 検索精度向上を目的とした 文書間の意味的関連性に基づく分類方法 広島市立大学大学院 情報科学研究科 情報メディア工学専攻 氏 名 上 村 豊 指導教官 大 場 充
Web ディレクトリ構築のためのハイパーテキストの階層的分類
Microsoft Word - DEWS2005-1C07-AonoDoiCocluster.doc
http://www.hirasa.mgmt.waseda.ac.jp/lab/list/05/2005_20.pdf
<955C8E868341834583678389834383932E657073>