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J-GLOBAL ID：201802227396648890   整理番号：18A1731756

LDAモデルに基づく主題進化分析:情報学文献を例【JST・京大機械翻訳】

Evolution of Topic Using LDA Model: Evidence From Information Science Journals

著者 (5件)： Zhu Maoran (同済大学経済与管理学院,上海,200092) ,  Wang Yilei (同済大学経済与管理学院,上海,200092) ,  Gao Song (同済大学経済与管理学院,上海,200092) ,  Wang Hongwei (同済大学経済与管理学院,上海,200092) ,  Zhang Xiaopeng (同済大学経済与管理学院,上海,200092)
資料名： Beijing Gongye Daxue Xuebao  (Beijing Gongye Daxue Xuebao)
巻： 44  号： 7  ページ： 1047-1053  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2401A  ISSN： 0254-0037  CODEN： BGDXD6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 科学研究の動態と追跡研究のホットポイントを把握するために、文献の主題とその変化規律をマイニングする必要があるため、隠性Dirichletの分布(latentDirichletallocation,LDA)に基づくテーマ進化分析モデルを提案した。最初に,LDAモデルを用いて主題とそのキーワードを識別し,各時間窓における文書-主題確率分布を計算した。次に,各時間ウィンドウの下のテキスト集合に対して,LDAモデルを使用して,トピック-語彙確率分布を計算し,異なる時間ウィンドウでの異なるトピックの類似性を計算し,トピック強度の進化傾向を得た。最後に,トピックの内容の変化を,類似トピックにおける語彙の確率分布を通して得た。中国語の情報科学の分野、”意味分析”などのテーマの関心度は持続的に上昇する傾向がある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 追跡調査 ,  キーワード ,  中国語 ,  確率分布 ,  *モデル ,  *情報科学 ,  類似性 ,  語彙
準シソーラス用語： 関心度 ,  テキスト ,  時間窓 ,  分析モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  情報検索一般  (AC06010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： LDA ,  モデル ,  主題 ,  進化 ,  分析 ,  情報学 ,  文献