階数の低減とは? わかりやすく解説

階数の低減

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/07/29 04:33 UTC 版)

潜在意味解析」の記事における「階数の低減」の解説

出現行列構築後、LSAでは文書-単語マトリクス行列の階数低減した近似を行う必要がある場合がある。ただし、近似に伴う精度の低下考慮入れなくてはならない。この近似には以下のような理由がある。 元の文書-単語マトリクスコンピュータメモリ上に格納するには大きすぎる場合。この場合階数低減した行列は「近似」と解釈される。 元の文書-単語マトリクスノイズが多い場合。その用語の逸話的出現除去するなど。この場合近似行列は「ノイズ除去行列解釈される。 元の文書-単語マトリクス理想的な文書-単語マトリクスよりも疎ら場合。すなわち、元の行列には文書実際に使われている単語のみカウントされているが、各文書関連する単語興味がある場合など。つまり、類義性を考慮した行列がほしい場合。 階数の低減の結果いくつかの次元統合され複数単語依存するうになる。 {(car), (truck), (flower)} --> {(1.3452 * car + 0.2828 * truck), (flower)} 階数低減類似の意味を持つ用語に対応する次元統合することで、類義問題ある程度解消されるまた、多義語成分複数類義語分配され統合されるなら、多義性問題ある程度解消される逆に、他の方向成分は単に消去されるか、最悪でも意図した意味よりも成分として小さくなる

※この「階数の低減」の解説は、「潜在意味解析」の解説の一部です。
「階数の低減」を含む「潜在意味解析」の記事については、「潜在意味解析」の概要を参照ください。

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