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标题：マイクロブログのバースト度合いを用いたトピック抽出手法に関する研究
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作者：外山諒 ; 中村健二 ; 田中成典等
期刊名称：知能と情報
印刷版ISSN：1347-7986
电子版ISSN：1881-7203
出版年度：2020
卷号：32
期号：1
页码：570-579
DOI：10.3156/jsoft.32.1_570
出版社：Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
摘要：スマートフォンを始めとした通信機器の発達により，SNSの一種であるマイクロブログなどのコミュニケーションツールの利用が活発である．マイクロブログではニュースなどの現実の事象に関する投稿が多くなされており，それらの投稿からトピックを分析する手法が多く提案されている．しかし，投稿内容に着目した手法では，新たな投稿が時間経過とともに追加されるマイクロブログを対象とした場合，トピックを構成するモデルの構築が難しい課題がある．そこで，本研究では，投稿内容に出現するキーワードのバースト度合いが時系列に沿って変化することに着目し，複数のキーワードのバースト度合いからトピック獲得する手法を開発する．実証実験では，既存のトピック抽出手法と提案手法との比較実験を行い，提案手法にて既存手法にて得ることができなかったトピックの抽出が可能であることを確認した．.
关键词：マイクロブログ;トピック抽出;バースト度合い;時系列;microblog;topic extraction;burst levels;time series