【24h】

αダイバージェンスに基づく単語連想と文書分類への適用

机译:基于α散度的词联想与文档分类

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摘要

単語と、単語に付随する意味属性とが、コーパス中で共起する頻度を算出することにより得られる共起ベクトルは、単語間の意味的類似性を反映する性質をもつ。本稿では、共起ベクトル間の距離尺度として、カルバック·ライブラー距離を拡張した距離尺度であるαダイバージェンスを適用することにより、様々なレベルの上位·下位·兄弟概念の単語が連想されることを報告する。また、共起ベクトル間のαダイバージェンスの文書分類への適用について述べる。
机译:通过计算单词和语料库中与单词相关的语义属性共现的频率而获得的共现向量具有反映单词之间的语义相似性的特性。在本文中,通过应用α-散度(这是扩展Calvac-Liber距离的距离尺度),作为共现向量之间的距离尺度,可以将上,下和同级概念的各个级别的单词相关联。报告。我们还描述了共现向量之间的α散度在文档分类中的应用。

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