時系列の最適平滑化と動的な語彙集合を考慮した時系列文書に対するトピック解析手法(テキストマイニング,<特集>データ工学と情報マネジメント論文)
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概要
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本論文では,Bleiらによって提案された時系列の文書トピック分析手法であるDynamic Topic Model (DTM)を拡張し,時系列に更新される文書集合を高精度にモデル化する手法を提案する.提案方式は,以下二つの点で,DTMを拡張する.第一に,時系列の文書更新に伴い変化し続けるモデルに対して,過去のモデルと現在のモデルを最適に平滑化し,文書集合の時間変化に対して,よりロバストなモデルを生成可能とする.提案方式は,パーティクルフィルタを適用することで,トピックを平滑化する際の最適なパラメータを決定する.第二に,新語の出現に応じて,モデル化の対象とする語彙集合を動的に拡張し,新語を含めたモデルの生成を可能とする.本論文では,7か月間1日100万ツイートのTwitter文書を対象とした大規模な実験を行い,提案方式の精度をパープレキシティにより示す.
- 2013-05-01
著者
-
原 隆浩
大阪大学
-
西尾 章治郎
大阪大学大学院情報科学研究科
-
西尾 章治郎
大阪大学工学部情報システム工学教室
-
Hara Takahiro
Graduate School Of Information Science And Technology Osaka University
-
西尾 幸治郎
大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻
-
藤本 拓
大阪大学大学院工学研究科情報システム工学専攻
-
原 隆浩
大阪大学大学院情報科学研究科
-
藤本 拓
(株)nttドコモr&dセンタ
-
西尾 章治郎
大阪大学大学院工学研究科情報システム工学
-
原 隆浩
大阪大学大学院工学研究科情報システム工学専攻
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