2024-03-28T23:47:22Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000740542023-04-27T10:00:04Z01164:05159:06316:06416
文書上の潜在トピックを捉える事象の検討とその応用An Examination for Proper Events grasping Latent Topics in a Document and its Applicationjpn学生セッション(1)http://id.nii.ac.jp/1001/00074054/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=74054&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japanお茶の水女子大学大学院人間文化創成科学研究科理学専攻お茶の水女子大学大学院人間文化創成科学研究科理学専攻北島, 理沙小林, 一郎近年,文書内のトピックを推定する手法として,LSI,pLSI,LDAといった潜在的意味解析手法が利用されている。しかし,これらの手法において,トピックは単語に割り当てられ,語の関係について考慮されていないという問題がある.そこで著者らは,2つの単語の組をイベントという単位で扱い,イベントにトピックを割り当てる潜在的トピック抽出手法を提案した.一方で,そのイベントの定義は係り受け関係に基づいて経験的に定めたものであるため,検討が必要であると考えられる.本稿では,文書上の潜在トピックを捉える事象の取り方について検討し,文書検索実験を用いて比較を行う.また,その応用として,提案手法を用いた潜在的な意味に基づく要約生成を示す.Recently, some latent topic model-based methods such as LSI, pLSI, and LDA have been widely used. However, they assign topics to words, therefore, the relationship between words in a document is unconsidered. In our previous study, we proposed a latent topic extracting method which assigns topics to Events that represent the relationships between words based on dependency relation. Meanwhile, the definition of an Event was determined heuristically. In this paper, we reconsider how to define an Event grasping latent topics in a document, and compare proposed event types each other with a common document retrieval task. As an application of our proposed method, additionally, we also show a multi-document summarization based on latent topics.AN10442647研究報告音声言語情報処理(SLP)2011-SLP-863182011-05-092011-04-28