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新しい自動索引および検索の方法を説明する。この方法は、用語と文書の関連における暗黙の高次構造(「意味構造」)を利用して、クエリ内の用語に基づく関連文書の検出を向上させることを目的としている。用いられる特定の技術は特異値分解であり、大規模な用語×文書行列を約100個の直交因子の集合に分解し、元の行列を線形結合によって近似できる。文書は約100個の因子重みのアイテムベクトルで表される。クエリは用語の加重結合から形成された疑似文書ベクトルとして表され、しきい値を超える余弦値を持つ文書が返される。初期テストでは、この完全自動の検索手法が有望であることが示された。© 1990 John Wiley & Sons, Inc.
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Scott Deerwester
Susan Dumais
George W. Furnas
Journal of the American Society for Information Science
University of Chicago
Western University
Core Competence
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Deerwester et al. (Sat,) はこの問題を研究した。
www.synapsesocial.com/papers/69d7fb3145af6083e6ae2979 — DOI: https://doi.org/10.1002/(sici)1097-4571(199009)41:6<391::aid-asi1>3.0.co;2-9
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