文書中の単語出現頻度を利用したトピックモデル洗練化

高橋仁; 中川博之; 土屋達弘

文献

J-GLOBAL ID：201702233332482521 整理番号：17A0654049

文書中の単語出現頻度を利用したトピックモデル洗練化

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資料名：
巻： 2017 号： SE-195 ページ： Vol.2017-SE-195,No.22,1-8 (WEB ONLY) 発行年： 2017年03月05日
JST資料番号： U0451A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

近年では,開発環境の変化に伴って開発者が大量の自然言語文書を扱う機会が増えており,文書をトピック分類するためのトピックモデルであるLDAが注目されている。LDAの適用においては,前処理で用いられるストップワードリストによって一般語をフィルタリングし,より正確なトピック分類を試みるが,通常のストップワードリストでは対象文書にのみ頻出する単語に対応できないという問題があった。また,1トピックに集約されるべき文書が複数トピックに分散してしまう問題があった。本研究では,これらの問題を解消するため,LDA適用の前後に対象文書からのストップワード抽出と類似トピック統合の2つの処理を追加する手法を提案する。この提案手法では,対象となる自然言語文書から頻出語を特定しストップワードリストに加えるべき単語を抽出することで,対象文書から適切なストップワードリストを作成する。また,分類されたトピックについて構成する単語の類似度からそれぞれのトピック間距離を算出し類似トピックを統合する。提案手法を3種類の文書に適用する実験を行った結果,通常のトピック分類よりも正確性が向上していることが確認できた。(著者抄録)

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自然語処理

引用文献 (15件)：

Blei, D. M., Ng, A. Y. and Jordan, M. I.: Latent Dirichlet Allocation, J. Mach. Learn. Res., Vol. 3, pp. 993-1022 (2003).
Porteous, I., Newman, D., Ihler, A., Asuncion, A., Smyth, P. and Welling, M.: Fast Collapsed Gibbs Sampling for Latent Dirichlet Allocation, in Proceedings of the 14th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(KDD’08), pp. 569-577, New York, NY, USA (2008), ACM.
Kahani, N., Bagherzadeh, M., Dingel, J. and Cordy, J. R.: The Problems with Eclipse Modeling Tools: A Topic Analysis of Eclipse Forums, in Proceedings of the ACM/IEEE 19th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems(MODELS’16), pp. 227-237, New York, NY, USA (2016), ACM.
清雄一, 田原康之, 大須賀昭彦:レビューサイトの情報を利用したスマートフォンアプリケーションの開発支援, 情報処理学会研究報告. ソフトウェア工学研究会報告, Vol. 2014, No. 4, pp. 1-8 (2014).
Chen, N., Lin, J., Hoi, S. C. H., Xiao, X. and Zhang, B.: AR-miner: Mining Informative Reviews for Developers from Mobile App Marketplace, in Proceedings of the 36th International Conference on Software Engineering(ICSE’14), pp. 767-778, New York, NY, USA (2014), ACM.

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