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J-GLOBAL ID：201402278368635383   整理番号：14A1316110

多言語環境の確率トピックモデリング:方法論と適用の概観

Probabilistic topic modeling in multilingual settings: An overview of its methodology and applications

著者 (4件)： VULIC Ivan (Dep. of Computer Sci., KU Leuven, Celestijnenlaan 200A, 3001 Heverlee, BEL) ,  DE SMET Wim (Dep. of Computer Sci., KU Leuven, Celestijnenlaan 200A, 3001 Heverlee, BEL) ,  TANG Jie (Dep. of Computer Sci. and Technol., Tsinghua Univ., 100084 Beijing, CHN) ,  MOENS Marie-francine (Dep. of Computer Sci., KU Leuven, Celestijnenlaan 200A, 3001 Heverlee, BEL)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 51  号： 1  ページ： 111-147  発行年： 2015年01月 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 確率トピックモデルは教師なし生成モデルで,近年,その概念を単一言語から多言語環境に変換する努力がなされた。多言語確率トピックモデリング(MuPTM)を定義し,現行研究・方法論・利点と限界を概観した。遍在LDAモデルから多言語環境(BiLDA)への拡張を例に,多様な言語間タスク,(1)言語間イベント中心ニュースクラスタリング,(2)言語間文書分類,(3)言語間意味類似性,(4)言語間情報検索において,MuPTMから生起する主題ごとの単語分布と文書ごとの主題分布に関する出力集合によって,データ表現の利用方法を説明した。また,2つの関連したモデリング概念:主題平滑化と主題枝刈りを紹介・説明した。潜在アプリケーションを提示し,MuPTMによる言語非依存・言語対非依存データ表現の重要性を明示した。将来研究に向けて,異言語コーパスにわたるアスペクト知識の結合・移転方法を体系的に概観した。Copyright 2014 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *主題分析 ,  *確率モデル ,  *自然言語処理 ,  *データマイニング ,  知識獲得 ,  テクノロジートランスファ ,  情報検索 ,  データ表現 ,  事例研究 ,  クラスタ化 ,  分類 ,  類似性 ,  意味論
準シソーラス用語： クラスタリング ,  テキストマイニング ,  トピックモデル ,  多言語 ,  知識移転

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多言語 ,  環境 ,  確率 ,  トピック ,  モデリング