情報処理学会 第73回全国大会講演要旨

ある事象の理解において、時間的な内容の変化を把握することで、その全体像を掴み深く理解することが可能になる。
本研究では、ニュース記事などの時系列データを対象に、潜在的な意味を考慮したトピック追跡を行うための手法の提案をする。潜在的な意味を考慮するため、統計的トピックモデルであるLDAを用いることにより、対象データからトピックの抽出を行う。時系列のテキストデータに対しこのトピックの抽出を各時間において行うことで、その時々のトピックを把握し、各トピックを時間軸に沿って追うことで、データ中に存在しているトピックの発生、融合、および消滅などのトピックの発展の経過を分析する。