人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第31回 (2017)
セッションID: 3P2-NFC-00b-1in1
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東日本大震災時のツイートの単語2-gramに基づくトピックの可視化
*久保 侑哉風間 一洋鳥海 不二夫斉藤 和己
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抄録

LDAのトピックは出現頻度が高くなりがちな単名詞で表現されることから,詳細な内容の把握は難しかった.そこで,単語2-gramのBoWを用いて単語の関係をLDAによりトピック抽出し,さらに各トピックの内容を上位n件の単語2-gramを合成して得られるトピックグラフとして可視化する手法を提案する.さらに,東日本大震災時のツイートから抽出したトピックとトピックグラフの可視化結果により有効性を示す.

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© 2017 一般社団法人 人工知能学会
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