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R021-JSME2	pdf	407 KB	48

論文情報

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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 ＞ 学術雑誌論文 ＞ 自然科学
	301 学術雑誌論文 ＞ 自然科学

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