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ハウスホルダーフローを導入したEmbedded Topic Modelに関する一考察
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221124
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221124a83fa98b-799c-4e8f-9696-3b8153732dd8
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||||
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公開日 | 2022-02-17 | |||||||||||
タイトル | ||||||||||||
タイトル | ハウスホルダーフローを導入したEmbedded Topic Modelに関する一考察 | |||||||||||
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 | ||||||||||||
早大 | ||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
早大 | ||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||
早大 | ||||||||||||
著者名 |
松苗, 亮汰
× 松苗, 亮汰
× 山極, 綾子
× 後藤, 正幸
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論文抄録 | ||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||
内容記述 | トピックモデルは,単語をその共起関係からモデル化し,自動で文書のトピックを抽出可能な機械学習モデルである.Embedded Topic Model(ETM)はトピックモデルの一つであり,深層学習を用いてトピックと単語を同一空間上にEmbeddingする.ここで,文書ごとにトピック間に相関が存在すると考えられるが,ETMはトピック分布の推定時に各トピックが独立と仮定している.そこで本研究では,ETMのトピック割合に対してハウスホルダーフローを適用することで,トピック間の相関を表現可能にしたFlow-ETMを提案する.Flow-ETMは従来のETMよりも,より柔軟に入力文書に沿うトピック分布の生成が期待される.最後に文書データセットを用いた評価実験により,提案手法の有効性を確認した. | |||||||||||
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84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 775-776, 発行日 2022-02-17 |
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出版者 | ||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |