Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Comparison of Latent Semantic Analysis and Correspondence Analysis for Text Mining

論文の概要: A Comparison of Latent Semantic Analysis and Correspondence Analysis for Text Mining

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06197v1
Date: Sun, 25 Jul 2021 09:10:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-22 14:35:26.297875
Title: A Comparison of Latent Semantic Analysis and Correspondence Analysis for Text Mining
Title（参考訳）: テキストマイニングにおける潜在意味分析と対応分析の比較
Authors: Qianqian Qi, David J. Hessen, Peter G. M. van der Heijden
Abstract要約: 潜在意味分析(LSA)と対応解析(CA)は、次元の減少に特異値分解(SVD)を用いる。本稿では、LAAとCAを理論的観点から比較し、おもちゃの例と著者帰属の例の両方に適用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Both latent semantic analysis (LSA) and correspondence analysis (CA) use a singular value decomposition (SVD) for dimensionality reduction. In this article, LSA and CA are compared from a theoretical point of view and applied in both a toy example and an authorship attribution example. In text mining interest goes out to the relationships among documents and terms: for example, what terms are more often used in what documents. However, the LSA solution displays a mix of marginal effects and these relationships. It appears that CA has more attractive properties than LSA. One such property is that, in CA, the effect of the margins is effectively eliminated, so that the CA solution is optimally suited to focus on the relationships among documents and terms. Three mechanisms are distinguished to weight documents and terms, and a unifying framework is proposed that includes these three mechanisms and includes both CA and LSA as special cases. In the authorship attribution example, the national anthem of the Netherlands, the application of the discussed methods is illustrated.
Abstract（参考訳）: 潜在意味分析(LSA)と対応解析(CA)は、次元の減少に特異値分解(SVD)を用いる。本稿では、LAAとCAを理論的観点から比較し、おもちゃの例と著者帰属の例の両方に適用する。テキストマイニングにおいて、興味は文書と用語の間の関係に向けられる:例えば、どの用語がどの文書でより頻繁に使われるか。しかし、LSA溶液は限界効果とこれらの関係の混合を示す。 CA は LSA よりも魅力的な性質を持つ。そのような性質の1つは、CAではマージンの効果を効果的に排除し、CA解は文書と用語間の関係に集中するのに最適であるということである。 3つのメカニズムは文書と用語の重み付けと区別され,これら3つのメカニズムを含む統一フレームワークが提案されている。著者帰属の例では、オランダの国歌において、議論された方法の適用について説明する。

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