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アイテム
SNSを対象としたトピックモデルによる時系列話題遷移抽出方式
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215001
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2150017adaa84b-dedb-4b5e-af22-59292a49719e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z83-5Q-07.pdf (362.6 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | SNSを対象としたトピックモデルによる時系列話題遷移抽出方式 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 武蔵野大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 武蔵野大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 武蔵野大 | ||||||||||||
| 著者名 |
田澤, 紗彩
× 田澤, 紗彩
× 中西, 崇文
× 岡田, 龍太郎
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 本稿では，SNSを対象としたトピックモデルによる時系列話題遷移抽出方式について示す．本方式は，Twitterのツイートデータを対象として，ある話題に関連するツイートデータを時系列に収集し，そのツイートデータのトピックをLatent Dirichlet Allocation(LDA)を用いて日ごとに抽出することにより時系列における話題の変遷を示す．本方式は，Twitter上で呟かれる特定の話題についての話題の変遷を示すことで，その話題の関心や注目度を俯瞰的に観察することが可能である．本稿では，新型コロナウイルスに関するツイートデータを収集し，新型コロナウイルスの第1波流行時における話題の変遷について示す． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 401-402, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
