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J-GLOBAL ID：201802287841346094   整理番号：18A0196497

簡単な自己相関分析を用いた季節的語の2種類の検出【Powered by NICT】

Detecting two types of seasonal words using simple autocorrelation analysis

著者 (1件)： Yamada Kenta (Research Center for Financial Smart Data National Institute of Informatics Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 3162-3167  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： 日本語ブログにおける単語の出現頻度を解析し,単純な自己相関解析を用いた季節的単語の二種類を検出する方法を導入した:1つはべき関数で特性化ピーク日付近の鋭い成長と減衰を持つ基本的クリスマスのような特定の日と季節的語であり,他の一つはスキーのような特定の日がなく,季節的な語である。アルゴリズムはクリスマスとスキーのような季節的語として容易に理解した単語がも局所習慣に関連した語のようなみんなで知られているない単語を捕獲した。も日目に最も頻度の高い季節的単語の数が広く分布していると特定の日と季節的単語の場合での分布はべき乗則に従う見出した。これらの知見は約季節的話題をwritersと工場スタッフのための季節的項目を示唆する支援与えるであろう。Copyright 2018 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： *自己相関 ,  アルゴリズム ,  キャラクタリゼーション ,  単語 ,  日本語
準シソーラス用語： べき乗則 ,  *相関分析 ,  出現頻度 ,  ブログ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自己相関 ,  分析 ,  季節