| Item type |
紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) |
| 公開日 |
2020-11-24 |
| タイトル |
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タイトル |
自己組織化マップによる日本語文書の分類と全文データベースへの応用 |
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言語 |
ja |
| タイトル |
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タイトル |
A Clustering Method of Japanese Documents by Self-Organizing Maps for Full Text Database |
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言語 |
en |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Self-Organizing Map |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Neural Network |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Document Clustering |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Natural Language Processing |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Full Text Database |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Clinical Case |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
departmental bulletin paper |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.34411/00000888 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 著者 |
納富, 一宏
岡本, 雅幸
山口, 俊光
斎藤, 恵一
藤本, 哲男
Notomi, Kazuhiro
Okamoto, Noriyuki
Yamaguchi, Toshimitsu
Saito, Keiichi
Fujimoto, Tetsuo
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
In this article, we propose a document clustering method with Natural Language Processing and Self-Organizing Maps (SOM) on our Web based DBMS (Data Base Management System) for clinical cases. The system is implemented in Java language on the Internet server, and all documents of clinical cases in the database are written in Japanese. We tested the system ability to evaluate for the correct clustering of clinical cases, that each document has 30 attributes in an input-vector for SOM-learning. For the result of this ability test, it shows that 73.9% of clustering datasets are correct answers. Thus, it seems that our method is available to search the similar cases in the database. |
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言語 |
en |
| 書誌情報 |
神奈川工科大学研究報告.B,理工学編
巻 25,
p. 69-76,
発行日 2001-03-20
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| 出版者 |
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出版者 |
神奈川工科大学 |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
PISSN |
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収録物識別子 |
09161902 |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10074179 |
| フォーマット |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
application/pdf |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
kkb-025-012.pdf (3.6 MB)
