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J-GLOBAL ID：201702254148358733   整理番号：17A0914331

技術知識ドメイン内で傾向を見出すためのLDAモデル【Powered by NICT】

LDA models for finding trends in technical knowledge domain

著者 (5件)： Shiryaev Alexey P. (National Research University of Electronic Technology, Zelenograd, Moscow, Russia) ,  Dorofeev Andrey V. (National Research University of Electronic Technology, Zelenograd, Moscow, Russia) ,  Fedorov Alexey R. (National Research University of Electronic Technology, Zelenograd, Moscow, Russia) ,  Gagarina Larisa G. (National Research University of Electronic Technology, Zelenograd, Moscow, Russia) ,  Zaycev Vladimir V. (Management Company of Innovation Cluster, State Enterprise of Moscow city “Development Corporation of Zelenograd”, (KP “KRZ”) Moscow, Russia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EIConRus  ページ： 551-554  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： 潜在的依存性の探索とテキストコレクションの分析は,情報技術の急速な発展との関連で重要な課題である。LDAトピックモデルによるWeb情報源から主題出版物の解析を用いて技術の分野で科学技術動向の同定について述べた。提案した解決策は,トピックモデルの中で最良の結果を確認するために形式的基準を用いている。この基準は,検索質問の競争分析に基づいており,傾向を強調する。LDAモデルのエキスパート評価とこれらの評価の自動検証を行った。計算実験は,専門家の評価は,一般的に形式的基準の結果と一致することを示した。この方法は技術的知識領域内で傾向を見出すための適している。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 科学技術 ,  *モデル ,  Web【情報システム】 ,  情報技術 ,  情報源 ,  高速度 ,  刊行物
準シソーラス用語： トピックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 電気自動車  (QG07020B) ,  火災  (RA02020B) ,  港湾施設,港湾工事  (RC15020H) ,  図書館一般  (AC09010C) ,  都市問題,都市防災  (RD01030O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 知識 ,  ドメイン ,  傾向 ,  LDA ,  モデル