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大学院紀要=Bulletin of graduate studies
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このアイテムのアクセス数:
63
件
(
2025-01-09
08:27 集計
)
Permalink : https://doi.org/10.15002/00014244
Permalink : https://hdl.handle.net/10114/13600
閲覧可能ファイル
ファイル
フォーマット
サイズ
閲覧回数
説明
15R6107
pdf
174 KB
79
論文情報
ファイル出力
アイテムタイプ
紀要論文
タイトル
潜在意味に基づく新聞記事からの特徴抽出
著者
著者名
奥村, 直也
著者名
OKUMURA, Naoya
言語
jpn
ISSN
21879923
DOI
https://doi.org/10.15002/00014244
出版者
法政大学大学院理工学・工学研究科
雑誌名
法政大学大学院紀要. 理工学・工学研究科編
法政大学大学院紀要. 理工学・工学研究科編
巻
58
開始ページ
1
終了ページ
2
発行年
2017-03-31
著者版フラグ
Version of Record
内容記述
ヘッダー部分に誤記 ; (誤) 法政大学大学院理工学・工学研究科紀要 (正) 法政大学大学院紀要. 理工学・工学研究科編
抄録
In recent years, we can get huge documents from the internet. These documents have huge amount of information. Very often, in news articles, headlines contain characteristic expressions speci c to their contents. In this investigation, we propose new methods to generate headlines for news articles with automatic estimations. Here we examine both news articles and the headlines separetely, bridge two documents in such a way that similar articles have similar headlines. In experiments, we show the effectivi ties of our approaches by some experimental results. Key Words : News Articles, Latent Semantics, Headline Generation, Dependency Structure, Feature Extraction
資源タイプ
Article
書誌レコードID
AA12677220
インデックス
資料タイプ別
>
学内論文
>
法政大学大学院紀要. 理工学・工学研究科編
501 学内論文
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紀要
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法政大学大学院紀要. 理工学・工学研究科編
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