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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2013
  4. 2013-NL-213

ガウス過程に基づく連続空間トピックモデル

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/95175
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/95175
074b2428-770b-4233-a6af-f7fd7fbcaf96
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL13213011.pdf IPSJ-NL13213011.pdf (903.5 kB)
Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2013-09-05
タイトル
タイトル ガウス過程に基づく連続空間トピックモデル
タイトル
言語 en
タイトル Modeling Text through Gaussian Processes
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 形態素・学習
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
統計数理研究所
著者所属
産業技術総合研究所
著者所属
産業技術総合研究所
著者所属(英)
en
The Institute of Statistical Mathematics
著者所属(英)
en
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
著者所属(英)
en
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
著者名 持橋, 大地 吉井, 和佳 後藤, 真孝

× 持橋, 大地 吉井, 和佳 後藤, 真孝

持橋, 大地
吉井, 和佳
後藤, 真孝

Search repository
著者名(英) Daichi, Mochihashi Kazuyoshi, Yoshii Masataka, Goto

× Daichi, Mochihashi Kazuyoshi, Yoshii Masataka, Goto

en Daichi, Mochihashi
Kazuyoshi, Yoshii
Masataka, Goto

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本論文では,単語に潜在空間における座標を明示的に与え,その上でのガウス過程を考えることで,通常の混合モデルに基づくトピックモデルより高精度なテキストモデルが得られることを示す.提案法は潜在層が二値ではなく,ガウス分布に従う RBM の生成モデルともみることができ,MCMC により単語の潜在座標を学習することは他の多くの応用や,可視化にも自然に繋がることができる.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper proposes a continous space text model based on Gaussian processes. Introducing latent coordinates of words over which the Gaussian process is defined, we can encode word correlations directly and lead to a model that performs better than mixture models. Our model would serve as a foundation of more complex text models and also as a statistical visualization of texts.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 研究報告自然言語処理(NL)

巻 2013-NL-213, 号 11, p. 1-8, 発行日 2013-09-05
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
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Ver.1 2025-01-21 14:04:58.384455
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