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J-GLOBAL ID：201702253311184433   整理番号：17A0021274

トピックモデルを用いた自閉症スペクトラム障害の歴史の解析【Powered by NICT】

Analysing the History of Autism Spectrum Disorder Using Topic Models

著者 (4件)： Beykikhoshk Adham ,  Phung Dinh ,  Arandjelovic Ognjen ,  Venkatesh Svetha
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DSAA  ページ： 762-771  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 学術データの縦収集の基礎となる話題の時間変化や,それらの寿命と人気の追跡の発見のための新しいフレームワークを記述した。時間と共に進化する基本的な話題がソーシャルメディアやニュースデータと異なり,科学における話題ニュアンスが明らかになり新しい科学的方向をもたらした。,時間の経過で同定可能である話題を使用する新しいアプローチを用いた縦文献データをモデル化した。自然時間をモデル化する場合には,時間の経過とともに話題を固定または時代に渡る話題を共有しない場合,現在の研究は,時間次元を無視または交換可能な共変量として扱った。ノンパラメトリックBayesアプローチを採用することによりこれらの問題に取り組んだ。データは部分的に交換可能であり,連続する時期にを仮定した。再発中華料理店フランチャイズの話題を固定することにより,話題は時期と時期内文書の共有されるように,コーパス上での静的局所構造を課した。自閉症スペクトラム障害に関連した医学文献の収集に提案したフレームワークの有効性を実証した。出版物の大規模コーパスを収集し,慎重に事例研究としてのドメインの二つの重要な研究課題を調べた。さらに著者らは,著者らの実験の結果とモデルのソースコードを,公共に自由に利用できる。これは他の研究者が結果を分析またはそれらのデータ収集にモデルを適用するのに役立つ。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  データ収集 ,  レストラン ,  *コーパス ,  事例研究 ,  ノンパラメトリック法 ,  再発 ,  刊行物
準シソーラス用語： ソースコード ,  大規模コーパス ,  局所構造 ,  共変量 ,  ソーシャルメディア ,  *自閉症スペクトラム障害 ,  *トピックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： トピックモデル ,  自閉症スペクトラム障害 ,  歴史 ,  解析