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J-GLOBAL ID：201802291765517191   整理番号：18A1044129

スパース性によるフレーズの効率的トピックモデリング【JST・京大機械翻訳】

Efficient Topic Modeling on Phrases via Sparsity

著者 (4件)： Huang Weijing ,  Chen Wei ,  Wang Tengjiao ,  Tao Shibo
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICTAI  ページ： 265-269  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： フレーズに関するトピックモデリングは,解釈可能な話題を提供することによってドキュメントを理解することにおいて重要である。しかし,既存の方法は,単語に関するトピックモデリング方法として効率的でなく,それはそれらの潜在的応用を制限する可能性があった。より効率的な方法を提供するために,著者らは新しいトピックモデルSparseTPを提案する。それは,(1)必要なときにMarkov確率場にそれらをリンクすることによって単語と句をモデル化する。(2)Gibbsサンプリングに対するモデルの良く形成された下限を提供する;(3)推論をスピードアップするための話題に関する単語と句のまばらな分布を利用する。実験は,それが有効性を犠牲にすることなく高効率を達成できることを実証した。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： モデル ,  単語 ,  *モデリング
準シソーラス用語： 高効率 ,  Gibbsサンプリング ,  句 ,  Markov確率場 ,  トピックモデル ,  *フレーズ ,  スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  情報加工一般  (AC05010A)

タイトルに関連する用語 (4件)： スパース性 ,  フレーズ ,  トピック ,  モデリング