トピックモデルに基づくニュースストリームのオンライン分類

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概要

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本研究ではトピックモデルに基づくニュースストリームのオンライン分類手法を提案する.ニュース記事のようなストリームデータでは新たな話題が逐次発生し,出現する話題が変化していくことから,一つの定常な確率分布によって分類を行うことは困難である.このことから,クラスが持つ特徴と話題による特徴の変化を加味して分類基準を変更する必要がある.提案手法では,クラスの定常的な特徴とストリーム中に発生する局所的な変動を考慮したトピックモデルによる分類を行う.
2014-07-25

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