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J-GLOBAL ID：200902282490757349   整理番号：09A0653440

著者の興味と文書の内容の依存関係に着目した潜在変数モデル

Latent Variable Model Focusing on Documents’ Topics And Authors’ Interests

著者 (2件)： 川前徳章 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  山田武士 (NTT コミュニケーション科学基礎研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 109  号： 51(AI2009 1-8)  ページ： 19-24  発行年： 2009年05月15日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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)

抄録/ポイント： 本稿では文書間及びそれらの著者間各々の類似性を評価する為に,著者の興味と文書の内容の依存関係を反映した潜在変数モデルを提案する。提案モデルの特徴は,通常のトピックモデルを拡張し,文書間及び著者間各々に潜在変数を導入している点である。文書毎に導入される変数(文書クラス)は,文書のトピックを選択するための確率分布を持ち,類似した内容の文書間で共有されるものとする。同様に著者毎に導入される変数(著者クラス)は,文書クラス選択の確率分布を持ち,類似した興味を持つ著者間で共有されるものとする。それ故,文書生成を著者クラス,文書クラス及びトピックとその依存関係を用いてモデル化し,そのクラスを用いて著者間及び文書間の類似性を評価できる。論文著者データを用いた実験により,提案手法が著者クラス及び文書クラスを推定し,その結果,文書と著者の関係データを内容と興味の低次元の空間に射影できること,及びテキスト生成モデルとしての有効性を確認できた。(著者抄録)

シソーラス用語： *文書処理 ,  モデル ,  類似性 ,  クラスタ化 ,  確率過程 ,  確率分布 ,  文書
準シソーラス用語： クラスタリング ,  *潜在変数モデル ,  若者

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (8件)：

• BLEI, D. Latent Dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research. 2003, 3, 993-1022
• MARLIN, B. Modeling User Rating Profiles for Collaborative Filtering. NIPS, 2003. 2003
• MCCALLUM, A. Topic and role discovery in social networks. IJCAI, 2005. 2005, 786-791
• MIMNO, D. Expertise modeling for matching papers ith reviewers. ACM KDD, 2007. 2007, 500-509
• STEYVERS, M. Probabilistic author-topic models for information discovery. ACM KDD, 2004. 2004, 306-315

タイトルに関連する用語 (7件)： 著者 ,  興味 ,  文書 ,  依存関係 ,  着目 ,  潜在変数 ,  モデル