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J-GLOBAL ID：201602279364418360   整理番号：16A1044439

発見リアルタイム語の共起ネットワークのマイクロブログ話題性に基づく【JST・京大機械翻訳】

Micro-blog hot-spot topic discovery based on real-time word co-occurrence network

著者 (5件)： Li Yaxing (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology) ,  Wang Zhaokai (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology) ,  Feng Xupeng (Educational Technology and Network Center, Kunming University of Science and Technology) ,  Liu Lijun (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology) ,  Huang Qingsong (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Yunnan Provincial Key Laboratory of Computer Technology Applications)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 36  号： 5  ページ： 1302-1306  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： マイクロブログの実時間性とスパース性、雅量特徴に対して,リアルタイムに語の共起性ネットワークに基づく話題を発見モデルを提案した。最初に,オリジナルコーパスの中から,テーマ語の集合をスクリニーングする,時間のパラメータを用いて,このネットワークにより,話題との関連性が強い潜在的特徴語を算出して,マイクロブログ特徴語のスパース性を解決する;トピック共起語の関係の重みを再計算する共起語を実現するネットワークの構築。次に,改良SINGLEを用いて-PASSアルゴリズムは話題を増分クラスタリングを実現する;最後に,過熱計算に従い各話題のテーマ語に対するソーティングを行い,最も代表性を備えるのが話題のテーマ語を獲得した。実験結果は,このモデルと古典的SINGLE-PASSクラスタリングアルゴリズムに比べて,話題が,精度は約6%向上し,総合指標は8%向上したが,発見するのを示している。実験結果は,提案したモデルの有効性と正確性を証明した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  クラスタ化 ,  過熱 ,  ソーティング ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 正確性 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  特徴語 ,  共起性 ,  スパース性 ,  *マイクロブログ ,  *共起ネットワーク ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： topic discovery ,  real-time co-occurrence network ,  short text ,  Single-Pass cluster ,  hot degree calculation

分類 (5件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  ネットワーク法  (KA03040X) ,  情報加工一般  (AC05010A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 発見 ,  リアルタイム ,  共起ネットワーク ,  マイクロブログ