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概要
Contents
2021年度(令和3年度) 修士論文
クラスタリング法を用いた単語レベルでの重要情報抽出の改良
令和 4 年 2 月
鳥取大学大学院 持続性社会創生科学研究科
工学専攻 情報エレクトロニクスコース
自然言語処理研究室
M20J4046H FU JIAJUN
概要
Contents
List of Figures
List of Tables
はじめに
従来手法
従来手法1(赤野)
従来手法1の手順(赤野)
MeCab
k-means
過去研究の問題点(赤野)
従来手法2(岡崎)
階層クラスタリング
最適なクラスター数を計算する方法(岡崎)
列の重要度の計算方法(岡崎)
提案手法
提案手法の概要
提案手法の手順
単語分割の手法
Silhouette法
実験環境
単語をベクトル化するツール
実験データ
評価
balance F-Score
正解テーブルの作り方
評価手順
考察
従来手法との比較
最適なクラスター数を計算する三つの方法の間の比較
正解テーブルにはない重要な列
F値が低いの原因
追加実験
おわりに
謝辞
参考文献
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