確率モデルに基づく文書ストリームからのホットトピック抽出の一検討(「自動化:推論,発見,学習,データマイニング」及び一般)
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概要
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本稿では、新聞記事のような文書ストリームを対象に、ホットトピック抽出法に関する検討結果を報告する。具体的には、文書出現のバースト性を土台にしたKleinbergの抽出法に村し、単語出現のバースト性を土台にした改良法を提案する。新聞記事一年間分を用いた評価実験では、人手抽出したベンチマークのホットトピック群に対し、Kleinbergのオリジナル抽出法と比較して、提案法が高い抽出性能を示したことを報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-05-11
著者
-
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
-
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
-
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
-
木村 学
奈良先端科学技術大学院大学
-
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
-
斉藤 和巳
静岡県大
-
上田 修功
日本電信電話株式会社
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