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J-GLOBAL ID：201402236589267058   整理番号：14A0102713

革新的文書検出の高速オンラインL₁辞書学習アルゴリズム

FAST ONLINE L₁-DICTIONARY LEARNING ALGORITHMS FOR NOVEL DOCUMENT DETECTION

著者 (1件)： KASIVISWANATHAN Shiva Prasad (General Electric Res., California)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2013 Vol.12  ページ： 8585-8589  発行年： 2013年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  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： オンラインコンテンツが大量に生成され,革新的主題に属する文書を背景議論から識別する,近実時間技術が必須になった。含まれる主題が時間t-1までに到着した文書に存在しなければ,時間tに到着する文書を革新的と見做す。Kasiviswanathan等は革新的文書を検出するための辞書学習フレームワークを提案した。この問題に関する3つのアルゴリズム,双対平均(DA)/射影勾配(PG)/オンライン交互方向(ADMM)スキーム,について研究した。オンライン辞書学習を利用できる革新文書検出(人間-ラベル付きテキストデータセット)においてこれらアルゴリズムを適用し,性能を評価した。その結果,DAが最善予測性能を有し,PGとADMMはそれぞれ実行時間とパラメータ安定性に関して有利であることを示した。

シソーラス用語： *主題 ,  *辞書 ,  *学習アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク ,  オンライン処理 ,  文献検索 ,  性能評価 ,  高速アルゴリズム ,  学習モデル ,  言語モデル
準シソーラス用語： 辞書学習 ,  スパース符号化 ,  オンラインアルゴリズム ,  トピック ,  文書検索

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 文書 ,  オンライン ,  L1 ,  辞書学習 ,  アルゴリズム