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J-GLOBAL ID：201902282237499683   整理番号：19A1196747

ビジネス研究に適用したトピックモデリング:組織研究のための潜在的Dirichlet割当(LDA)ベース分類【JST・京大機械翻訳】

Topic Modeling Applied to Business Research: A Latent Dirichlet Allocation (LDA)-Based Classification for Organization Studies

著者 (5件)： Vilchez-Roman Carlos (CENTRUM Catolica Graduate Business School (CCGBS), Lima, Peru) ,  Vilchez-Roman Carlos (Pontificia Universidad Catolica del Peru (PUCP), Lima, Peru) ,  Huaman-Delgado Farita (Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM), Lima, Peru) ,  Sanguinetti-Cordero Sol (School of Communications, Universidad de Lima (UL), Lima, Peru) ,  Sanguinetti-Cordero Sol (Environment Technology Institute (ETI), Lima, Peru)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 898  ページ： 212-219  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 毎年,150万以上の学術文献が発行され,この傾向は次の年の増加傾向を示している。アカデミックコミュニティに対する主要な挑戦の一つは,知識フロンティアの意味を持つために,この膨大な文書を組織化する方法である。本研究では,組織研究における主要な話題を同定するために,潜在的Dirichlet配置(LDA)技術を適用し,学術的影響の間の関係を分析し,LDAによって検出された話題に属する。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コミュニティ ,  *モデリング

著者キーワード (3件)： テキストマイニング ,  組織研究 ,  トピックモデリング

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

タイトルに関連する用語 (8件)： ビジネス ,  研究 ,  トピック ,  モデリング ,  組織 ,  割当 ,  LDA ,  分類