著者

水田 昌孝 熊野 雅仁 小野 景子 木村 昌弘

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:18840930)

巻号頁・発行日

vol.2010, no.10, pp.1-6, 2010-12-09

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我々は以前に,文書ストリームからバースト潜在トピック抽出する t-LDA 法を提案した.t-LDA 法は,潜在トピックを抽出するために文書生成確率モデル LDA (Latent Dirichlet Allocation) を用い,バーストトピックを同定するために時間フィルタを導入している.そして,LDA と時間フィルタに基づいて,時間情報を持つ 2 つの文書間の類似度を構築し,階層的クラスタリング法を適用することで文書ストリームからバースト潜在トピックを抽出している.本稿では,人工データを用いた実験により t-LDA 法の定量的な有効性を検証し,オンラインニュースデータを用いた実験により t-LDA 法の有効性を実証する.We previously proposed the t-LDA method that extracts bursty latent topics from a documet stream. The method utilizes Latent Dirichlet Allocation (LDA), which is a probabilistic generative model of documents, for extracting latent topics, and introduce a time-filter for identifying bursty topics. It constructs a measure of similarity between two documents with time-stamps on the basis of LDA and the time-filter, and extract bursty latent topics from a document stream by applying a hierarchical agglomerative clustering method. In this paper, we quantitatively verify its effectiveness by using synthetic data, and demonstrate its effectiveness by using real online news data.