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J-GLOBAL ID：201802236236255150   整理番号：18A1725898

ニュースメディアテキストのための文書ベーストピックコヒーレンス測度【JST・京大機械翻訳】

Document-based topic coherence measures for news media text

著者 (4件)： Korencic Damir (Department of Electronics, Rudjer Boskovic Institute, Bijenicka cesta 54, Zagreb 10000, Croatia) ,  Korencic Damir (University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Unska 3, Zagreb 10000, Croatia) ,  Ristov Strahil (Department of Electronics, Rudjer Boskovic Institute, Bijenicka cesta 54, Zagreb 10000, Croatia) ,  Snajder Jan (University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Unska 3, Zagreb 10000, Croatia)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 114  ページ： 357-373  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ニューステキストの自動分析の必要性が高まっており,トピックモデルはこのタスクのための有用なツールであることが証明されている。しかしながら,トピックモデルにより誘導される話題の質が大きく変化するため,多くの研究努力がそれらの自動評価に向けられている。最近の研究はトピックの品質の尺度としてトピックコヒーレンスに焦点を当てている。トピック単語の意味論的類似性を考慮することによって,既存のトピックコヒーレンス測度を研究した。これにより,意味的に無関係なトピック語を持つ過渡的話題のコヒーレンスを検出することができない。これはニュースメディアテキストにおいてもある。本論文では,文書ベースのトピックコヒーレンスの概念を導入し,トピック単語よりもトピック文書に基づくトピックコヒーレンスを推定する新しいトピックコヒーレンス測度を提案した。著者らは,文書ベースのコヒーレンスのために人手でラベル付けされた話題を含む2つのデータセットに関する提案された測度を評価する。それに関して,提案された測度は,単語ベースのコヒーレンス測度だけでなく,強いベースラインを上回る。また,ニュースメディアテキストからの自動トピック発見のための文書ベースのコヒーレンス測度の有用性を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *測度 ,  意味論 ,  単語 ,  品質 ,  基準線 ,  *ニュース ,  自動分析 ,  類似性 ,  *コヒーレンス
準シソーラス用語： 自動評価 ,  トピックモデル ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： トピックモデル ,  トピックコヒーレンス ,  トピックモデル評価 ,  テキスト分析 ,  ニューステキスト ,  探索的分析

分類 (2件)： 情報加工一般  (AC05010A) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (2件)： 文書 ,  測度