時系列対訳トピックモデルを用いた言語横断トレンド分析

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2010-02-25
• タイトル: 時系列対訳トピックモデルを用いた言語横断トレンド分析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Cross-lingual trend analysis using continuous-time topic models
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: FI
• 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: 神戸大学工学部情報知能工学科
• 著者所属: 神戸大学大学院工学研究科情報知能学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kobe University
• 著者名: 松浦, 愛美; 江口, 浩二
• 著者名(英): Manami, Matsuura; Koji, Eguchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究は，日本語と外国語での同一ニュースに関する変遷を分析することを目的とする．単言語でのトレンド分析に応用できる時系列トピックモデルがすでに提案されているが，多言語を横断する手法は十分に検討されていない．まず，インターネット百科事典であるウィキペディアを用いて，対訳トピックモデルを統計的に推定する．次に，対訳トピックモデルを利用しつつ，日本語と英語のニュース記事に対して，時系列トピックモデルを推定する．これにより，日本と海外でのニュース記事におけるトレンドの変遷を分析する手段を提供する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This research aims to analyze the transition concerning the same news in Japanese and foreign languages. Continuous-time topic models have been proposed and applied to trend analysis in a single language; however, no such models have been studied for trend analysis across multiple languages, to our knowledge. First of all, we statistically estimate a bilingual topic model using Wikipedia, an encyclopedia available on the web. Next, making use of the estimated bilingual topic model, we estimate continuous-time topic models over both Japanese and English news articles. This method provides the means of analyzing the transition of the trend in the news articles in different languages.
• 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: AN10539261
• 書誌情報: 研究報告デジタルドキュメント（DD）; 巻 2010-DD-75, 号 11, p. 1-5, 発行日 2010-02-25
• 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