著者

木村 学 斉藤 和巳 上田 修功

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.106, no.38, pp.51-56, 2006-05-11

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本稿では、新聞記事のような文書ストリームを対象に、ホットトピック抽出法に関する検討結果を報告する。具体的には、文書出現のバースト性を土台にしたKleinbergの抽出法に村し、単語出現のバースト性を土台にした改良法を提案する。新聞記事一年間分を用いた評価実験では、人手抽出したベンチマークのホットトピック群に対し、Kleinbergのオリジナル抽出法と比較して、提案法が高い抽出性能を示したことを報告する。