単語分布からのトピック推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2007-05-31
• タイトル: 単語分布からのトピック推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Identifying Topics by using Word Distribution
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 法政大学工学研究科電気工学専攻
• 著者所属: 法政大学工学研究科電気工学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Elect. and Elect. Engineering, Hosei University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Elect. and Elect. Engineering, Hosei University
• 著者名: 中山, 基; 三浦, 孝夫
• 著者名(英): Motoi, NAKAYAMA; Takao, MIURA
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: この論文では、トピック語モデルを検証する。トピック語モデルとは、同一著者の下での単語分布により、各トピックを識別することができるモデルである。また、次元縮小手法の１つであるランダムプロジェクション手法を用いることで、モデルへの効率的で有効な処理の方法を示す。本稿では、シェークスピア作品を検査し、それらの戯曲の各場面を正確に識別することができることを示す。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this work, we examine and verify a topic word model which says each topic can be identified by means of word distribution under same author, and by using Random Projection, one of the dimension reduction techniques, we show we can obtain efficient and effective processing to the model. We examine Shakespeare works and show we can identify scenes correctly to their dramas.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10114171
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告情報学基礎（FI）; 巻 2007, 号 54(2007-FI-087), p. 1-6, 発行日 2007-05-31
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会