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J-GLOBAL ID：201902215145709111   整理番号：19A2932987

Twitterデータを用いたLDAとBTMのトピック抽出の結果の比較

著者 (4件)： 冨田純平 (東海大 情報通信) ,  山田光穂 (東海大 情報通信) ,  石井英里子 (鹿児島県立短大) ,  星野祐子 (東海大 情報通信)
資料名： パーソナルコンピュータ利用技術学会全国大会講演論文集
巻： 14th  ページ： 13-16  発行年： 2019年12月07日 
JST資料番号： L6901C  ISSN： 1881-8005  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： Web【情報システム】 ,  近似法 ,  確率モデル ,  *情報抽出 ,  サービス ,  システムインタフェイス ,  データ収集 ,  データ解析 ,  *データ ,  形態素解析 ,  *自然言語処理 ,  応用プログラム ,  ツールキット ,  *テキストデータ ,  *トピック抽出 ,  アプリケーションプログラミングインタフェイス ,  数学モデル
準シソーラス用語： API【計算機】 ,  LDA ,  SNS ,  ツイッター ,  トピックモデル

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (8件)：

• 観光庁:訪日外国人消費動向調査 http://www.mlit.go.jp/kankocho/siryou/toukei/syouhityousa.html(参照2019-5-15).
• 柴田健太郎 他,『SNSを活用した観光地域における話題スポットの抽出』第13回パーソナルコンピュータ利用技術学会全国大会,A3-2,2018
• 有賀章善 他,『特定分野に関するトピックの優先的抽出方法の検討』第12回パーソナルコンピュータ利用技術学会全国大会,pp.34-37,2017
• mongoDB 公式ドキュメント https://www.mongodb.com/(参照2019-6-5).
• MeCab 公式ドキュメント http://taku910.github.io/mecab/#news (参照2019-6-20).

タイトルに関連する用語 (3件)： Twitter ,  LDA ,  トピック抽出