文献

J-GLOBAL ID：201802283165336978   整理番号：18A0824657

動的テキスト属性ネットワークのためのネットワーク語埋込み【JST・京大機械翻訳】

Network-Word Embedding for Dynamic Text Attributed Networks

著者 (4件)： Ito Hiroyoshi ,  Komamizu Takahiro ,  Amagasa Toshiyuki ,  Kitagawa Hiroyuki
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICSC  ページ： 334-339  発行年： 2018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： ネットワーク埋め込みにより,ネットワーク上のノードに対して,オフ-シェルフ機械学習法を適用することが可能になる。ネットワーク埋込み法へのノードに関連するテキスト情報の活用は有利である。しかし,ネットワーク埋め込みへのテキスト情報の活用を試みる研究はわずかである。さらに,ネットワークと関連テキストの構造は時間とともに動的に変化することができ,この特性はノードと単語のベクトル表現のシフトをもたらす。しかしながら,著者らの知る限りでは,以前のネットワーク埋め込み法のどれも,ノードと単語のベクトル表現の経時変化を考慮していない。本論文では,ノードと単語を協調的に埋め込み,ノードと単語のベクトル表現の経時変化を考慮した動的テキスト属性ネットワーク埋込み法を提案した。実験結果は,(1)著者らの方法のノードのベクトル表現が分類とクラスタ化作業におけるベースライン方法より高い精度を達成することを示した。(2)ノードと単語のベクトル表現は,意味論的類似性をうまく捉える。そして,(3)著者らの方法は,時間にわたるベクトル表現の経時変化をうまく捉えることができた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  経時変化 ,  基準線 ,  類似性 ,  意味論 ,  機械学習 ,  ベクトル ,  *ネットワーク ,  単語
準シソーラス用語： *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (2件)： 属性 ,  埋込み