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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-03 16:45 トピックモデルにおけるトピック数の異なる多様な解の可視化 ○内山俊郎・甫喜本 司（北海道情報大）  IBISML2023-44 |
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| 抄録 | （和） | 潜在的ディリクレ配分法は，文書などのデータ解析に有用なトピックモデルとし て知られる．階層的トピックモデルは，トピックに階層構造（木構造）があるとす る方法であり，トピック数が異なる各段階でのトピックを知ることができ， 文書集合に潜在するトピックを大局から詳細に至るまで網羅的に把握すること が可能である．しかし，木構造はトピックを「１対多」で詳 細なトピックへと分割する制約であるため，トピック数増加の影響が１つのトピッ クに閉じている．一般に，トピック数を増やすと複数のトピックに影響を与える と考えられ，この意味において可能性を狭めた分析になっている．そこで本研究 では，この問題を解決するため，多様な解をトピック数横断で生成し， 「多様な解の分析手法」を利用して互いに類似する解を結びつけるという アプローチにより，トピック数増加の影響を多面的に捉える分析方法の確立を目指す． 提案手法と実験結果を示す． |
| （英） | The Latent Dirichlet analysis is known as a topic model that is useful for analyzing data such as documents. The hierarchical topic model is a method that assumes that there is a hierarchical structure (tree structure) of topics, and it is possible to know the topics at each stage where the number of topics differs, and to comprehensively understand the potential topics in a set of documents from the big picture to the details. However, because the tree structure is a constraint that divides topics into detailed topics on a "one-to-many" basis, the effect of increasing the number of topics is closed to a single topic. In general, increasing the number of topics is considered to affect multiple topics, and in this sense, the analysis narrows the possibilities. To solve this problem, this study aims to establish an analysis method that captures the impact of an increase in the number of topics from multiple perspectives by generating a variety of solutions across the number of topics and linking solutions that are similar to each other using the "analysis method for a diversity of solutions" approach. A proposal of the analysis method and experimental results are presented. |
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| キーワード | （和） | トピックモデル / 解の多様性 / トピック分布 / 異なるトピック数での分析 / 多次元尺度法 / / / |
| （英） | topic model / diversity of solution / topic distribution / analysis with different number of topics / multidimensional scaling / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 410, IBISML2023-44, pp. 29-35, 2024年3月. | |
| 資料番号 | IBISML2023-44 | |
| 発行日 | 2024-02-25 (IBISML) | |
| ISSN | 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 | IBISML2023-44 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2024-03-03 - 2024-03-04 |
| 開催地（和） | 広島大学 東広島キャンパス |
| 開催地（英） | Hiroshima Univ. Higashi-Hiroshima campus |
| テーマ（和） | 雑多なデータセットの有効活用 (PRMU/IPSJ-CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり (IBISML) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2024-03-PRMU-IBISML-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | トピックモデルにおけるトピック数の異なる多様な解の可視化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Visualization of diverse solutions with different number of topics in topic models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | トピックモデル / topic model |
| キーワード(2)（和/英） | 解の多様性 / diversity of solution |
| キーワード(3)（和/英） | トピック分布 / topic distribution |
| キーワード(4)（和/英） | 異なるトピック数での分析 / analysis with different number of topics |
| キーワード(5)（和/英） | 多次元尺度法 / multidimensional scaling |
| 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） | 内山 俊郎 / Toshio Uchiyama / ウチヤマ トシオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北海道情報大学 (略称： 北海道情報大) Hokkaido Information University (略称： HIU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 甫喜本 司 / Tsukasa Hokimoto / ホキモト ツカサ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北海道情報大学 (略称： 北海道情報大) Hokkaido Information University (略称： HIU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-03 16:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2023-44 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.410 |
| ページ範囲 | pp.29-35 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2024-02-25 (IBISML) |
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