内容と関連するタグの教師なし抽出(「Webインテリジェンス」及び一般)
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
トピックモデルに基づく内容に関連するタグの抽出法を提案する.ソーシャルアノテーションサービスでは,ユーザが任意のタグを付与できるため,しばしば内容に関連しないタグが含まれる.内容に関連するタグの抽出により,情報検索の性能向上や,文書分類や画像認識などの機械学習タスクの精度向上が期待できる.提案法では,内容とタグが生成される過程をモデル化し,確率的EMアルゴリズムを用いてモデルを推定することにより,関連するタグを自動的に抽出する.人工データ,および,Webページと画像を対象とするソーシャルアノテーションサービスの実データを用いて提案法の有効性を示す.
- 2009-05-15
著者
-
山田 武士
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
岩田 具治
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
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
-
岩田 具治
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
山田 武士
日本電信電話株式会社
-
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
関連論文
- 購買行動解析のためのトピック追跡モデル(人工知能,データマイニング)
- 文書集合と著者集合の依存関係を説明する潜在変数モデル(データ工学,Web情報システム)
- ユーザの嗜好の時系列性と先行性に着目した協調フィルタリング(コンテンツ技術,Web情報システム)
- ユーザの興味とオブジェクトのトピックに着目した情報検索モデル(コンテンツ技術,Web情報システム)
- 顧客生涯価値を高めるためのリコメンデーション法(一般セッション,データ工学とメディア理解との融合)
- 顧客生涯価値を高めるためのリコメンデーション法(一般セッション,データ工学とメディア理解との融合)
- Innovatorの発見によるリコメンデーションのパーソナライズ手法の提案(「自動化:推論,発見,学習,データマイニング」及び一般)
- 購買順序を考慮した協調フィルタリング(「自動化:推論,発見,学習,データマイニング」及び一般)
- ベイズ階層言語モデルによる教師なし形態素解析(言語モデル・ウェブ解析)
- 関連アブストラクト検索ツール:RAST (ニューロコンピューティング)