Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Subspace Tracking for Latent Semantic Analysis

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F10%3A00047039" target="_blank" >RIV/00216224:14330/10:00047039 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00216224:14330/11:00067252

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Subspace Tracking for Latent Semantic Analysis

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Modern applications of Latent Semantic Analysis (LSA) must deal with enormous (often practically infinite) data collections, calling for a single-pass matrix decomposition algorithm that operates in constant memory w.r.t. the collection size. This paperintroduces a emph{streamed distributed algorithm for incremental SVD updates}. Apart from the theoretical derivation, we present experiments measuring numerical accuracy and runtime performance of the algorithm over several data collections, one of which is the whole of the English Wikipedia.

  • Název v anglickém jazyce

    Subspace Tracking for Latent Semantic Analysis

  • Popis výsledku anglicky

    Modern applications of Latent Semantic Analysis (LSA) must deal with enormous (often practically infinite) data collections, calling for a single-pass matrix decomposition algorithm that operates in constant memory w.r.t. the collection size. This paperintroduces a emph{streamed distributed algorithm for incremental SVD updates}. Apart from the theoretical derivation, we present experiments measuring numerical accuracy and runtime performance of the algorithm over several data collections, one of which is the whole of the English Wikipedia.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BD - Teorie informace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LC536" target="_blank" >LC536: Centrum komputační lingvistiky</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 33rd European Conference on Information Retrieval (ECIR)

  • ISBN

    978-3-642-20160-8

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Heidelberg

  • Místo konání akce

    Dublin, Ireland

  • Datum konání akce

    19. 4. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku