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J-GLOBAL ID：202002239192115502   整理番号：20A1864946

私のアプローチ=あなたの装置?【JST・京大機械翻訳】

My Approach = Your Apparatus?

著者 (2件)： Risch Julian (Hasso Plattner Institute, University of Potsdam, Potsdam, Germany) ,  Krestel Ralf (Hasso Plattner Institute, University of Potsdam, Potsdam, Germany)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： JCDL ’18  ページ： 283-292  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 比較テキストマイニングは,特許と科学論文を横断した先の芸術の検索を通して,文化と地理的差異の再現に,ジャンル分析と政治的バイアス検出から拡張する。これらのアプリケーションは,ディジタル図書館のような大量の文書の探査,クラスタリング,および比較のための交差収集トピックモデリングを使用する。しかし,異なる収集からの文書に関するトピックモデリングは,ドメイン特有の語彙のために困難である。自動ドメイン用語抽出とフレーズセグメンテーションを組み合わせた交差収集トピックモデルを示した。このモデルは,情報エントロピーに基づく収集-特異的および収集-独立語を区別し,多重テキスト収集の共通性と差異を明らかにした。特許,科学論文,新聞記事,フォーラムポスト,およびWikipedia論文に関する著者らのモデルを評価した。最先端の交差収集トピックモデリングと比較して,本モデルは,最大13%高いトピックコヒーレンス,最高4%低いパープレックス性,および31%高い文書分類精度を達成した。より重要なことに,著者らのアプローチは,明確な一般的および特定の単語分布を確実にする最初のトピックモデルであり,明確なトピック表現をもたらす。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  *セグメンテーション ,  クラスタ化 ,  語彙 ,  地理学 ,  多重化 ,  応用プログラム ,  バイアス ,  単語 ,  電子図書館
準シソーラス用語： テキストマイニング ,  新聞記事 ,  分類精度 ,  用語抽出 ,  トピックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  情報加工一般  (AC05010A) ,  その他の情報処理  (JE15050M)