講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-05-22 11:30
著者の興味と文書の内容の関係に着目した潜在変数モデル ○川前徳章・山田武士(NTT) AI2009-4 |
抄録 |
(和) |
本稿では
文書間及びそれらの著者間各々の類似性を評価する為に,著者の興味と文書の内容の依存関係を反映した潜在変数モデルを提案する.
提案モデルの特徴は,通常のトピックモデルを拡張し,
文書間及び著者間各々に潜在変数を導入している点である.
文書毎に導入される変数(文書クラス)は,文書のトピックを選択するための
確率分布を持ち,類似した内容の文書間で共有されるものとする.
同様に著者毎に導入される変数(著者クラス)は,文書クラス選択の確率分布を持ち,類似した興味を持つ著者間で共有されるものとする.
それ故,文書生成を著者クラス,文書クラス及びトピックとその依存関係を用いてモデル化し,そのクラスを用いて著者間及び文書間の類似性を評価できる.
論文著者データを用いた実験により,提案手法が著者クラス及び文書クラスを推定し,その結果,文書と著者の関係データを内容と興味の低次元の空間に射影できること,及びテキスト生成モデルとしての有効性を確認できた. |
(英) |
This paper presents a statistical model that captures not only the low-dimensional set of multinomial distributions over words,
but also how this structure is consisted of topics, document classes and author interests.
Unlike other recent work that includes authors into the latent variable model, here the interest is represented as a latent variable having a probability distribution over topics and can be shared with authors who prefer a set of similar topics. So, this model represents each document as a mixture of topics, where the mixture proportion is sampled from this interest class.
%Our goal is to capture word correlations, topic correlations and interest correlations in a collection of textual documents.
Experiments using a dataset of research papers shows that the proposed model can capture these interests, thus performs dimensionality reduction of documents to a low-dimensional interest-topic space, and is useful as a generative model. |
キーワード |
(和) |
潜在変数モデル / クラスタリング / / / / / / |
(英) |
latent variable model / clustering / / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 51, AI2009-4, pp. 19-24, 2009年5月. |
資料番号 |
AI2009-4 |
発行日 |
2009-05-15 (AI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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AI2009-4 |