半教師付き学習を用いた話題出現頻度推移からの注目話題の早期発見(知能ソフトウェア工学)
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概要
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本稿では,ブログから注目話題の早期発見を行う手法を提案する.本手法では,一部で話題になりその後全体に広まった注目話題の出現頻度推移から学習することで,一部で話題になっているものが注目話題に発展するかを判別する.学習には十分な量のラベル付きデータを確保する必要があるが,このためには膨大なコストがかかる.そこで半教師付き学習を用いて注目話題を早期に発見する手法を提案する.本手法ではまず,ブログをカテゴリに分類し,そのカテゴリ内で盛り上がった話題を抽出する.抽出した話題を今後ブログ全体で盛り上がる候補として,分類器で今後盛り上がるかどうかを判別する.実データを用いた実験の結果,半教師付き学習によって注目話題の分類器を作成可能であることを示した.
- 2011-01-17
著者
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