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アイテム
マイクロクラスタリングを用いた単語分類とトピック検知
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/95752
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/95752ed279dde-d5f4-44f8-a4fb-018790bed00f
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2013-10-30 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | マイクロクラスタリングを用いた単語分類とトピック検知 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Topic detection using Micro Clustering | |||||||
言語 | ||||||||
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 | ||||||||
関西大学データマイニング応用研究センター | ||||||||
著者所属 | ||||||||
国立情報学研究所情報学プリンシプル研究系 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
関西学院大学経営戦略研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Data Mining Applied Research Center, Kwansei Gakuin University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Principles of Informatics Research Division, National Institute of Informatics | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Institute of Business and Accounting, Kwansei Gakuin University | ||||||||
著者名 |
中原, 孝信
宇野, 毅明
羽室, 行信
× 中原, 孝信 宇野, 毅明 羽室, 行信
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著者名(英) |
Takanobu, Nakahara
Takeaki, Uno
Yukinobu, Hamuro
× Takanobu, Nakahara Takeaki, Uno Yukinobu, Hamuro
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本研究は,Twitter の投稿内容に,データ研磨技術を用いたマイクロクラスタリングを利用することで,単語の共起関係に基づいたクラスタによる概念を構築する.そして興味対象となるツイートをできる限り多く被覆するような少数のクラスタを,ナップサック制約付き最大被覆問題を用いて抽出することで,投稿内容の要約を行う.抽出されたクラスタは,ある特定のツイート群の文章を特徴付ける単語のグループとして捉えることができ,それらを概念として扱う事で,単語を独立に扱った場合に比べて,すぐれた要約になっていることを示す.計算実験では,テレビアニメーション番組「宇宙兄弟」に関する投稿内容を対象にして提案手法を適用した. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | This research proposes a method to detect the contents of Twitter posts by analyzing the contents of tweets posted by viewers watching a specific TV program whenever the number of posts increase dramatically and then to summarize that content. First the proposed method creates concepts from clusters based on the co-occurrence of words. Then posts during tweet bursts are taken to be tweets of interest, and a minimal number of clusters that cover as much as possible those tweets are extracted using a knapsack-constrained maximum covering problem. A computational experiment shows the effectiveness of the proposed method with reference to a TV animation program “Space Brothers.” | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN1009593X | |||||||
書誌情報 |
研究報告アルゴリズム(AL) 巻 2013-AL-145, 号 27, p. 1-8, 発行日 2013-10-30 |
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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 |