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動的フィードバック機能をともなった特徴語抽出方式における文書ベクトル空間改善プロセスに関する評価実験

机译:动态反馈函数特征词提取方法文献矢量空间改善过程的评价试验

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摘要

本稿では,特徴語抽出方式(Feature Extraction Model, FEM)による文書ベクトル空間を,自動的なフィードバック機構を用いて改善する方式について述べる.FEM方式では,人間により意味や内容に基づいて分類された異なる文書群により,利用者の検索意図や目的との関連性を有する特徴単語を抽出し,文書ベクトル空間を生成する.本研究では,文書ベクトル空間の形成に必要な特徴単語成分を抽出するための基本的アルゴリズムを示し,文書ベクトル空間上の各空間軸へ特徴単語の追加,削除といったフィードバック操作を行うことにより文書ベクトル空間を再構成する方法を提案する.再構成された文書ベクトル空間上では,文書ベクトル分布が改善されるため,FEM方式による文書検索システムの検索精度の向上が実現できる.本研究では,学術論文および研究報告書の要旨文書群を対象とした検索実験により,提案方式の実現可能性を確認した.
机译:在本文中,我们描述了使用自动反馈机制的特征提取模型改进文档向量空间的方法。在FEM方法中,基于含义和内容分类的不同文档组是用具有用户搜索意图和目的相关的特征词来提取,并生成文档向量空间。在这项研究中,我们示出了用于提取形成文档矢量空间所需的特征词组件的基本算法,以及通过添加反馈操作(例如添加或删除WORD)的反馈操作提出一种重建空间的方法。由于文档向量分布在重建的文档矢量空间上提高,因此可以实现由有限元方法的文档搜索系统的搜索精度。在这项研究中,我们通过搜索学术文章和研究报告的摘要进行了搜索实验,确认了所提出的方法的可行性。

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