PMM型主成分分析を用いた文書ストリームの主要潜在トピック抽出(実用)

抄録

文書ストリームデータにおける主要潜在トピックの抽出を,文書のBOW表現に基づいて効率よく行う,PMM-PCA法と呼ぶ新たな教師なし学習法を提案する.PMM-PCA法は,PCA法と異なり,単語頻度ベクトル群の時系列として表現された文書ストリームデータに対して,その適切な確率的生成モデルに従うという性質を有している.実際の文書ストリームデータを用いた実験により,提案法の有効性を実証する.