テキストマイニングのためのマルチグレイン階層的トピック抽出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Zeng Jianping; Wu Chengrong; Wang Wei

文献

J-GLOBAL ID：202102260836443537 整理番号：21A2867292

テキストマイニングのためのマルチグレイン階層的トピック抽出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-grain hierarchical topic extraction algorithm for text mining

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資料名：
巻： 37 号： 4 ページ： 3202-3208 発行年： 2010年
JST資料番号： W0178A ISSN： 0957-4174 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

テキストコーパスからのトピック抽出は,トピック傾向予測,意見抽出のような多くのトピック解析タスクの基本である。階層構造はトピックスの特性であるので,この種の構造でトピック記述を出力するトピック抽出アルゴリズムにとって好ましい。しかしながら,現在のトピック解析アルゴリズムの大部分によって抽出される階層的トピック構造は,階層的ツリーにおけるすべてのサブトピックのために意味ある記述を提供できない。ここでは,トピックグレイン計算に基づく新しい階層的トピック抽出アルゴリズムを提案した。混合Gaussとして単語文書頻度の分布を考慮することによって,EM様アルゴリズムを採用して,混合成分の最良数および各成分の平均値を達成した。次に,トピックグレインを混合Gaussパラメータに基づいて定義して,特徴単語を粒子のために選択した。クラスタリングアルゴリズムを,特徴単語に基づく変換テキスト集合に用いた。異なる変換されたテキスト集合にクラスタリングアルゴリズムを繰り返し適用後,異なるサブトピック特徴語記述を有するマルチグレイン階層的トピック構造を抽出した。ニュースウェブサイトから収集された2つの実世界データセットに関する実験は,提案アルゴリズムが現在の階層的トピッククラスタ化アルゴリズムと比較して,より意味のあるマルチグレイントピック構造を作り出すことができることを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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システム・制御理論一般 , 情報加工一般

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