文書類似性を反映したNMFによる文書分類

抄録

Non-negative Matrix Factorization(NMF)は，索引語文書行列を二つの行列の積に分解することで文書分類を行う．従来のNMFにおける局所最適解では必ずしも文書同士の類似性を反映した結果は得られない．そこで，本論文では，単語を要素とする文書ベクトル同士の類似度とクラスタの関連度を要素とする文書ベクトル同士の類似度の差のノルムを追加した新たな目的関数を定義する．新たな目的関数により，NMFの局所最適解において類似度の高い文書同士が同一のクラスタに分類されるように改良する．定義した目的関数を最小にする新たな更新式を適用した改良NMFにおいて評価実験を行う．