抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本論文では,テキストマイニングにおける対話型制約付き独立話題分析を提案した。独立話題分析(ITA)は,独立成分分析を用いた文書データから独立した話題を抽出するための方法である。独立話題分析では,各主題間の最も独立した話題を抽出することができる。独立話題を抽出することにより,多数のテキストデータのような文書を管理するための容易である。例えば,文書アクセス支援システムと文書管理システムである。しかし,ITAによって抽出された話題はユーザ要求話題からは異なっていた。者へのサービスの事例では,ユーザ要求を反映するための対話型システムが必要である。は次のようにユーザ要求をカバーしている。例えば,得られた三つの話題,話題Aと話題Bと話題Cを仮定した。ユーザは話題Aと話題Bの含有量近いことが考えられるならば,ユーザは話題の一つとして話題Aと話題Bを融合したい。添加では,ユーザは話題Aをより詳細に解析したいならば,ユーザがトピックEと話題Fに話題Aを分離したいその場合,ITAへのこれらの要求を組み込む必要がある。目的のために,ユーザ要求として併合リンク制約と分離リンク制約条件を定義した。併合リンク制約は,ある話題への二つの話題を併合する制約である。分離リンク制約は一つのトピックから二つの話題を分離する制約である。本論文では,これらの制約を満たすことを高度に独立した話題を抽出する方法を提案した。は提案した方法の評価実験を行い,提案アプローチの有効性を示す結果を得た。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
