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樋口先生、
お世話になります、油山と申します。
ご教示いただき、誠にありがとうございます。
> マニュアルのA.5.12節およびA.5.9節に、もう少しだけ詳しく書いています。
> KH Coderの本ではp. 158およびpp. 152-153です。
両方ともに確認いたしました。
自己組織化マップは、パターンの類似性に基づいてクラスタリングする技術である
と理解していますので、先生のご説明は分かりました。
先生、追加の質問をさせてください。
抽出語を布置するならば、
「抽出語×文脈ベクトル」表を、自己組織化マップの入力ベクトルとすることも可能であるように思えます。
「文書−抽出語」表から、語の共起パターンベクトルを作成した場合、
「抽出語×文脈ベクトル」表を利用した場合の、
２つの意味合いを考えて見ましたが、その違いがよく理解できません。
分かりやすくご説明をいただけましたら、大変に助かります。
お手数をお掛けいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。