文書ストリームからのバースト潜在トピック抽出におけるt-LDA法の性能検証
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概要
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我々は以前に,文書ストリームからバースト潜在トピック抽出する t-LDA 法を提案した.t-LDA 法は,潜在トピックを抽出するために文書生成確率モデル LDA (Latent Dirichlet Allocation) を用い,バーストトピックを同定するために時間フィルタを導入している.そして,LDA と時間フィルタに基づいて,時間情報を持つ 2 つの文書間の類似度を構築し,階層的クラスタリング法を適用することで文書ストリームからバースト潜在トピックを抽出している.本稿では,人工データを用いた実験により t-LDA 法の定量的な有効性を検証し,オンラインニュースデータを用いた実験により t-LDA 法の有効性を実証する.
- 2010-12-09
著者
-
木村 昌弘
龍谷大学理工学部
-
木村 昌弘
名古屋市立東市民病院外科
-
木村 昌弘
龍谷大学理工学部電子情報学科
-
熊野 雅仁
龍谷大学理工学部電子情報学科
-
小野 景子
龍谷大学理工学部電子情報学科
-
水田 昌孝
龍谷大学大学院理工学研究科電子情報学専攻
-
熊野 雅仁
龍谷大学 理工学部 電子情報学科
-
木村 昌弘
名古屋市立大学消化器外科
-
小野 景子
龍谷大学理工学部
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