Art

J-GLOBAL ID：202102214078442621   Reference number：21A0059189

Author Identification for Scientific Database with Topic Modeling and Its Performance Comparison

学術文献DBにおける著者識別のためのトピックモデリングの利用とその性能比較

Author (2)： FUJINO TOMOKAZU (福岡女大 国際文理) ,  HAMADA HIROKA (統計数理研)
Material： 統計数理  (Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics)
Volume： 68  Issue： 2  Page： 209-218  Publication year： Dec. 2020 
JST Material Number： F0407A  ISSN： 0912-6112  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： Learning ,  resource (document) ,  database ,  *stochastic model ,  *automatic language processing ,  information processing ,  *vector (mathematics) ,  feature extraction ,  *feature vector ,  statistical model ,  *mathematical model ,  model
Semi thesaurus term： statistical model ,  *topic model ,  academy ,  *statistical natural language processing ,  literature

JST classification (2)： Other information processing  (JE15050M) ,  Statistics  (AB08000H)

Reference (13)：

• Blei, D. M. (2012). Probabilistic topic models, Communications of ACM, 55(4), 77-84.
• Grün, B. and Hornik, K. (2011). Topicmodels: An R package for fitting topic models, Journal of Statistical Software, 40(13), 1-30.
• 桂井麻里衣, 大向一輝, 武田英明 (2015). 大規模学術論文データベースにおける研究者のトピック推定と著者同定への応用, 第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2015).
• Lafferty, J. D. and Blei, D. M. (2006). Correlated topic models, Advances in Neural Information Processing Systems, 147-154, MIT Press, Cambridge, Massachusetts.
• Lin, C. and He, Y. (2009). Joint sentiment topic model for sentiment analysis, Proceedings of the 18th ACM Conference on Information and Knowledge Management, 375-384, ACM, New York.

Terms in the title (7)： 学術 ,  文献 ,  Db ,  著者識別 ,  トピック ,  モデリング ,  性能比較