時系列テキストデータからのアラート情報の抽出と俯瞰(情報の整理,第2回テキストマイニング・シンポジウム)

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概要

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日報や雑誌・論文、Web上の書き込みなど、時系列で生成される文書群には、一定期間・頻度で現れる話題や、急に現れる話題がある。これら文書群を分析する際に、情報の時間変化を追いやすくしつつ、新規の話題の生成を抑制しないクラスタリング手法を報告する。時間軸で区切った単位でのクラスタ生成時に、過去時点のクラスタの代表的特徴語を距離計算重視語として文書間の距離計算に過去情報を反映させる。また、新規に現れた特徴語を距離計算重視語とすることにより、新規クラスタの生成を促進する。サンプルデータで検証した結果、過去の話題の流れを追いつつ、新規の話題を発見できることが示唆された。
一般社団法人電子情報通信学会の論文
2012-08-23

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