同行者に応じたトピックモデル
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概要
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コンテキストはユーザの興味・嗜好に影響する重要な要因の1つである.本稿では,コンテキストの中でも特に家族や同僚など同行者に注目し,同行者依存のトピックモデルを提案する.第一に同行者クラスを考慮したモデル(CTM)を提案する.次にスイッチ変数を導入し同行者依存の単語を自動学習する仕組みを取り入れたモデルを提案する(sCTM).さらに,同行者依存の単語をWeb全体から事前学習し,それをモデル内に反映するモデルを提案する(fCTM).それぞれのモデルはCollapsed Gibbs Sampling(CGS)に基づき推論を行う.Webから同行者依存の投稿データを抽出し,提案モデル間の比較実験を実施した.文書の予測精度(Perplexity)の観点でCTM(ベースライン)とfCTM,sCTMを比較評価し提案手法の優位性を示した.また,質的評価としてfCTMの同行者のトピックに含まれる単語を確認し,妥当なモデル化が行われていることを確認した.
- 2014-01-15
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