多重トピックテキストの確率モデル : パラメトリック混合モデル(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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テキストは,一般に,多重トピックからなる.それゆえ,テキストからの自動トピック抽出は,伝統的なパターン認識で行われている排他的なクラス分類とは異なり,多重を許容するという意味でより困難な分類問題といえる.従来法では,多重トピックテキストの生成モデルが全く考慮されていないため,必然的な性能限界があると考えられる.本論文では多重トピックを有するテキストの新たな確率モデル,パラメトリック混合モデル(PMM1,PMM2)を提案し,次いで,PMMに基づいて,テキストから多重トピックを同時に抽出する手法を論じる.PMMは,単一トピックに対応する基底パラメータで可能なすべての多重トピッククラスを表現でき,PMM1ではパラメータ推定アルゴリズムの大域的最適性が保証され,更に,PMMのパラメータ推定及びトピック予測アルゴリズムは高速,という優れた特長を有する."Yahoo"ドメインの実際のwebページ分類実験により,提案手法の従来手法に対する顕著な優位性を示す.
- 2004-03-01
著者
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上田 修功
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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斉藤 和巳
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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上田 修功
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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斉藤 和巳
静岡県大
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