@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00227753,
 author = {辻田, 隆善 and 湯本, 高行 and Takayoshi, Tujita and Takayuki, Yumoto},
 issue = {21},
 month = {Sep},
 note = {キーワードに影響を受けている企業を調べる際に，少しでも関連がある企業までを調べるには時間がかかる．また，企業によってキーワードの関係の仕方も異なる．例えば，半導体メーカーや半導体を用いた製品メーカーでは，半導体の扱い方が異なる．本研究では，NMF を用いて語の共起行列を近似的に分解して語とトピックの関係の強さを表す行列を取得し，関連するトピックの上位語句を抽出してトピックベクトルを構築する企業検索手法を提案する．提案手法では幅広い企業を取得するためにキーワードと共起する語に注目する．また，複数のトピックに対応するため，語の共起行列を用いてトピックベクトルを構築する．},
 title = {語の共起行列に対するNMFを用いたトピック別企業検索},
 year = {2023}
}