オンライントピックモデルによる文書ストリームの適応的分類(データ工学と食メディア)

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概要

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本研究ではオンライントピックモデルを用いた文書ストリームの分類手法を提案する.文書ストリームではクラスの特徴が動的に変化するため,特徴の変化に応じて適応的に分類基準を変更する必要がある.また,ニュース記事のようなストリームデータでは,話題のバーストにより発生する話題が大きく変化する.オンライントピックモデルによりクラスごとの動的学習を行い,クラスの出現確率に事前分布を設け出現確率を学習することで文書ストリームの分類を行う.
一般社団法人電子情報通信学会の論文
2013-09-05

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