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J-GLOBAL ID：201702274005394611   整理番号：17A0440497

制約付き独立話題分析

著者 (3件)： 西垣貴央 (東京工業大学) ,  新田克己 (東京工業大学) ,  小野田崇 (電力中央研究所)
資料名： 人工知能学会論文誌(Web)  (TJSAI (Web))
巻： 31  号： 4  ページ： D-FB1_1-13(J-STAGE)  発行年： 2016年 
JST資料番号： U0128A  ISSN： 1346-8030  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 篠原によって提案された独立話題分析は独立成分分析を用い,文書データから独立性の高い話題を得る。本論文では,得られる話題がユーザの求める話題と異なる場合にユーザ制約を満たしつつ,独立性が高い話題を求める制約付き独立話題分析手法を提案した。本手法では各話題が単語の重要度を示す行列で表現され,各話題は独立しており,1)2個の話題を統合して1個の話題にし,話題の数を1個減らすMerge Link制約,2)1個の話題を分離して2個の話題にし,話題の数を1個増やすSeparate Link制約をユーザ制約として定義した。1)の独立話題分析アルゴリズムでは,選択した2個の話題の平均とのコサインの絶対値が小さいものから順番に更新することで,制約と関係ない残りの話題の更新後の変化を少なくした。2)の独立話題分析アルゴリズムでは1個の話題を示す行列の各要素の絶対値が大きいものの中から分離したい2個の単語を選択させ,それら単語のベクトルの転置で要素の絶対値が最大値をとるように2つの話題を生成した。3つのベンチマークデータを用いた実験では本手法で得られる話題はユーザ制約を満たし,i)制約のなしの手法,ii)制約を満たす話題以外の話題の独立性最大化を行わない手法と得られた話題の相互情報量の値を比較したところ,本手法ではより独立性の高い話題が得られることが確かめられた。

シソーラス用語： *自然言語処理 ,  *主題分析 ,  文書 ,  独立性 ,  制約条件 ,  計算機アルゴリズム ,  単語 ,  ベンチマーク ,  評価試験 ,  *最大化問題 ,  情報量
準シソーラス用語： *独立話題分析 ,  話題

著者キーワード (8件)： independent component analysis ,  constraint ,  text mining ,  topic ,  independent component analysis ,  constraint ,  text mining ,  topic

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  情報加工一般  (AC05010A) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

引用文献 (31件)：

• [Andrzejewski 09] Andrzejewski, D., Zhu, X., and Craven, M.: Incorporating domain knowledge into topic modeling via dirichlet forest priors, Proceedings of the 26th Annual International Conference on Machine Learning (ICML '09), pp. 25--32, ACM, (2009).
• [Bar-Hillel 03] Bar-Hillel, A., Hertz, T., Shental, N., and Weinshall, D.: Learning distance functions using equivalence relations, Proceedings of the 20th International Conference on Machine Learning, pp. 11--18, (2003).
• [Basu 02] Basu, S., Banerjee, A., and Mooney, R. J.: Semi-supervised clustering by seeding, Proceedings of the 19th International Conference on Machine Learning, pp. 27--34, Morgan Kaufmann Publishers Inc.,(2002).
• [Basu 04] Basu, S., Bilenko, M., and Raymond, M. J.: A probabilistic framework for semi-supervised clustering, Proceedings of the 10th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 59--68, ACM, (2004).
• [Basu 08] Basu, S., Davidson, I., and Wagstaff, K. L.: Constrained clustering: Advances in algorithms, theory, and application, Chapman and Hall/CRC, (2008).

タイトルに関連する用語 (3件)： 制約 ,  話題 ,  分析