電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ/通ソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2018-09-06 17:20
スパース構造学習に基づく語の潜在的共起グラフ抽出 ~ 転職サイト会員アンケートを題材としてトピックモデルと分散表現の比較 ~
窪野哲光日吉のぞみ明石大樹パーソルキャリアNLC2018-19
抄録 (和) 人材サービス会社パーソルキャリアが運営する転職サイトDODAの会員アンケートから顧客インサイトを抽出するために,トピック相関・共変量情報を組み込むことができる「構造トピックモデル」の適用検討を進めている。先に「ベイジアンネット構造学習」による特徴選択と可視化,「自己組織化マップ」による文書クラスタリングを報告した。今回,顧客インサイトを抽出する新たな方法として,語の共起グラフからスパース構造推定に基く潜在的共起グラフ抽出を,トピックモデル(構造トピックモデル,LDA),分散表現(word2vec,Glove)の4種類の語ベクトルを作成して,スパース構造推定の正則化パラメータとグラフクラスタリングにより評価を行った。さらに,グラフクラスタを基底として文書ベクトルを定義し,文書クラスタリングへの応用可能性検討も行った。トピックモデルの方が分散表現よりも良い傾向が見られた。構造トピックモデルが最も良い結果であった。 
(英) We are considering application of "structural topic model" in order to extract customer insight from member questionnaire on job change site DODA. As a new method of extracting customer insight, we investigated extracting latent co-occurrence graph based on sparse structure estimation method from word co-occurrence graph. We made a word vector from four types of topic model (structural topic model, LDA) and distributed representation (word 2 vec, Glove) and evaluated using sparsity estimation regularization parameters and graph cluster. Furthermore, we interpreted the graph cluster as a topic, defined document vectors, and also applied feasibility study to document clustering.
キーワード (和) 顧客インサイト / 構造トピックモデル / 共起グラフ / スパース構造学習 / グラフィカルラッソ / 特徴選択 / グラフクラスタリング / 文書クラスタリング  
(英) Customer Insight / Structural Topic Model / co-occurrence graph / sparse structure learning / Graphical Lasso / feature selection / graph clustering / document clustering  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 210, NLC2018-19, pp. 51-56, 2018年9月.
資料番号 NLC2018-19 
発行日 2018-08-30 (NLC) 
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 NLC2018-19

研究会情報
研究会 NLC IPSJ-DC  
開催期間 2018-09-06 - 2018-09-07 
開催地(和) 成蹊大学 
開催地(英) Seikei University 
テーマ(和) 第13回 テキストアナリティクス・シンポジウム 
テーマ(英) The Thirteenth Text Analytics Symposium 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLC 
会議コード 2018-09-NLC-DC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) スパース構造学習に基づく語の潜在的共起グラフ抽出 
サブタイトル(和) 転職サイト会員アンケートを題材としてトピックモデルと分散表現の比較 
タイトル(英) Latent co-occurrence words graph extraction using sparse structure estimation 
サブタイトル(英) Comparison of word vectors between topic model and distributed representation 
キーワード(1)(和/英) 顧客インサイト / Customer Insight  
キーワード(2)(和/英) 構造トピックモデル / Structural Topic Model  
キーワード(3)(和/英) 共起グラフ / co-occurrence graph  
キーワード(4)(和/英) スパース構造学習 / sparse structure learning  
キーワード(5)(和/英) グラフィカルラッソ / Graphical Lasso  
キーワード(6)(和/英) 特徴選択 / feature selection  
キーワード(7)(和/英) グラフクラスタリング / graph clustering  
キーワード(8)(和/英) 文書クラスタリング / document clustering  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 窪野 哲光 / Norimitsu Kubono / クボノ ノリミツ
第1著者 所属(和/英) パーソルキャリア株式会社 (略称: パーソルキャリア)
PERSOL CAREER (略称: PERSOL CAREER)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 日吉 のぞみ / Nozomi Hiyoshi / ヒヨシ ノゾミ
第2著者 所属(和/英) パーソルキャリア (略称: パーソルキャリア)
PERSOL CAREER (略称: PERSOL CAREER)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 明石 大樹 / Daiju Akashi / アカシ ダイジュ
第3著者 所属(和/英) パーソルキャリア (略称: パーソルキャリア)
PERSOL CAREER (略称: PERSOL CAREER)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2018-09-06 17:20:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLC 
資料番号 IEICE-NLC2018-19 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.210 
ページ範囲 pp.51-56 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NLC-2018-08-30 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会