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資料タイプ別
学術雑誌論文
人文科学
社会科学
自然科学
このアイテムのアクセス数:
34
件
(
2025-02-16
14:37 集計
)
Permalink : https://hdl.handle.net/10114/4517
閲覧可能ファイル
ファイル
フォーマット
サイズ
閲覧回数
説明
R021-JSME2
pdf
407 KB
44
論文情報
ファイル出力
アイテムタイプ
テクニカルレポート
タイトル
単語分布からのトピック推定
その他のタイトル
Identifying Topics by using Word Distribution
著者
著者名
中山, 基
e-Rad 研究者番号
00219586
著者名
三浦, 孝夫
著者名
NAKAYAMA, Motoi
著者名
MIURA, Takao
言語
jpn
ISSN
09196072
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌名
情報処理学会研究報告情報学基礎(FI)
巻
2007
号
54
開始ページ
1
終了ページ
6
発行年
2007-05-31
著者版フラグ
Version of Record
内容記述
IPSJ Techinical Report 2007-DBS-142(Ⅰ) 2007-FI-87
他雑誌掲載:情報処理学会研究報告データベースシステム(DBS) 2007(54(2007-DBS-142)), 1-6, 20070531
抄録
この論文では,トピック語モデルを検証する.トピック語モデルとは,同一著者の下での単語分布により,各トピックを識別することができるモデルである.また,次元縮小手法の1つであるランダムプロジェクション手法を用いることで,モデルへの効率的で有効な処理の方法を示す.本稿では,シェークスピア作品を検査し,それらの戯曲の各場面を正確に識別することができることを示す.
In this work, we examine and verify a topic word model which says each topic can be identified by means of word distribution under same author, and by using Random Projection, one of the dimension reduction techniques, we show we can obtain efficient and effective processing to the model. We examine Shakespeare works and show we can identify scenes correctly to their dramas.
権利
Copyright (C) 2006, JSME
本文データは学協会の許諾に基づきCiNiiから複製したものである
資源タイプ
Article
書誌レコードID
AN10114171
インデックス
資料タイプ別
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学術雑誌論文
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自然科学
301 学術雑誌論文
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自然科学
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