独立話題分析 －独立性最大化による特徴的話題の抽出－

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1999-07-22
• タイトル: 独立話題分析 －独立性最大化による特徴的話題の抽出－
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Independent Topic Analysis -Extraction of Characteristic Topics by maximization of Independence-
• 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: (財)電力中央研究所情報研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Communication and Information Research Laboratory Central Research Institute of Electric Power Industry
• 著者名: 篠原, 靖志
• 著者名(英): Yasusi, Sinohara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 文書データベースにおける特徴的話題を見つけ出すことは、文書データの整理・検索・要約などにおいて重要な役割を果たす。本稿では、文書データベース中での特徴的話題の組を、その話題を特徴づける単語の生起が互いに独立な話題の組として定義し、その抽出方法として、数量化III類型独立成分分析を提案する。さらに、実験により、数量化III類の持つ情報圧縮性を組み合わせることで、独立性の高い文書・単語へのグループ化が行えることを示す。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Topic plays important role in organizing/retrieving/summarizing documents in a document database. Especially, the topics characterizing groups of documents in the database are useful. We define these characteristic topics as independent topics and propose the mothod called "Dual Scaling Type Indpendent Component Analysis" to find them. We also show the method find the independent groups of documents and words characterized by the found topics combining the reduction of dimensionality by dual scaling.
• 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: AA11135936
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告知能と複雑系（ICS）; 巻 1999, 号 63(1999-ICS-117), p. 31-38, 発行日 1999-07-22
• 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