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講演抄録/キーワード
講演名 2016-11-17 14:00
[ポスター講演]ランダムウォークによる擬似文書を用いたトピックモデルの学習
野沢健人若林 啓筑波大IBISML2016-86
抄録 (和) トピックモデルの課題として,文書に含まれる単語数が少ない文書集合においてトピックの推定が困難であることが指摘されている.本研究では短文書集合から構築した単語の共起グラフ上でランダムウォークを行い,ウォークに含まれるノード集合を擬似文書を学習することでトピックの推定性能を向上する手法を提案する. 
(英) It has been pointed out that topic models fail to infer topics on short texts.
We propose a method that runs random walks on word co-occurrence graph made from short texts and then trains with nodes in a walk as a pseudo-document to improve topic inference.
キーワード (和) 確率的トピックモデル / Latent Dirichlet Allocation / ランダムウォーク / 擬似文書 / / / /  
(英) Probablistic Topic Models / Latent Dirichlet Allocation / Random Walk / Pseudo-Document / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 300, IBISML2016-86, pp. 287-292, 2016年11月.
資料番号 IBISML2016-86 
発行日 2016-11-09 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IBISML2016-86

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2016-11-16 - 2016-11-18 
開催地(和) 京都大学 
開催地(英) Kyoto Univ. 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016) 
テーマ(英) Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2016) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2016-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ランダムウォークによる擬似文書を用いたトピックモデルの学習 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Learning Topic Models with Pseudo-Document based on Random Walk 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 確率的トピックモデル / Probablistic Topic Models  
キーワード(2)(和/英) Latent Dirichlet Allocation / Latent Dirichlet Allocation  
キーワード(3)(和/英) ランダムウォーク / Random Walk  
キーワード(4)(和/英) 擬似文書 / Pseudo-Document  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 野沢 健人 / Kento Nozawa / ノザワ ケント
第1著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. Tsukuba)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 若林 啓 / Kei Wakabayashi / ワカバヤシ ケイ
第2著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. Tsukuba)
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講演者 第1著者 
発表日時 2016-11-17 14:00:00 
発表時間 180分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2016-86 
巻番号(vol) vol.116 
号番号(no) no.300 
ページ範囲 pp.287-292 
ページ数
発行日 2016-11-09 (IBISML) 


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