メモリ駆動型トピック導出に向けて

• 野本 忠司

  現在,国文学研究資料館・総合研究大学院大学

書誌事項

タイトル別名

• Leveraging Wikipedia to Find What the Story is About

抄録

本稿では,ウィキペディアを使った新たなトピック検出方法について述べる.基本的に辞書の逆引きの要領で,ニューステキストのトピックを導出する.しかし,この手法では辞書 (ウィキペディア) に載っていない事象についてのトピックを付与することができない.このため本稿では文圧縮の技術を取り入れることで,トピックラベルの候補を柔軟に生成し,ニュース内容により近いトピックを構成することを考える.有効性を確認するため,二つのニュースコーパス (英語) を利用して実験を行い.従来手法に比べて,本手法が優れていることを確認した.

収録刊行物

• 情報処理学会研究報告. 情報学基礎研究会報告

  情報処理学会研究報告. 情報学基礎研究会報告 2015 (1), 1-7, 2015-01-30

  一般社団法人情報処理学会

詳細情報

• CRID: 1570854177893108480
• NII論文ID: 110009873270
• NII書誌ID: AN10114171
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles
  • KAKEN