| 講演名 | 2004/11/27 SBSOM : Self-Organizing Map for Visualizing Structure in the Time Series of Hot Topics(Text Mining I)(Joint Workshop of Vietnamese Society of AI, SIGKBS-JSAI, ICS-IPSJ, and IEICE-SIGAI on Active Mining) , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a Sequence-Based Self-Organizing Map (SBSOM) that organizes clusters as series within the map to visualize their structure in terms of hotness, period and relations among topics. Principal Component Analysis (PCA) that is based on probabilistic document generation model is applied to extract hot topics from vast amount of documents, and these hot topics are used to label each document. Afterwhich, SBSOM is used to visualize these hot topics in a time series. SBSOM is also extended by defining label confidence for a more accurate labeling of its neurons. The initial experiments that use two kinds of. News articles, the largest expands across ten years, validate that in addition to SOM showing only hotness of topics and relations among topics throughout whole period, SBSOM shows hotness within certain times, relations among topics, and period of topics. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | AI2004-22 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2004/11/27(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | SBSOM : Self-Organizing Map for Visualizing Structure in the Time Series of Hot Topics(Text Mining I)(Joint Workshop of Vietnamese Society of AI, SIGKBS-JSAI, ICS-IPSJ, and IEICE-SIGAI on Active Mining) |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / KEN-ICHI FUKUI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Dept. of Information Science and Technology, Osaka University |
| 発表年月日 | 2004/11/27 |
| 資料番号 | AI2004-22 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 485 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |