| 研究課題/領域番号 |
23300063
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 一般財団法人電力中央研究所 |
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研究代表者 |
小野田 崇 一般財団法人電力中央研究所, システム技術研究所, 副研究参事 (40371661)
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| 研究分担者 |
山田 誠二 国立情報学研究所, 大学共同機関等の部局等, 教授 (50220380)
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| 連携研究者 |
岡部 正幸 豊橋技術科学大学, 情報メディア基盤センター, 助教 (50362330)
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| 研究協力者 |
西垣 貴央 東京工業大学, 大学院知能システム科学専攻
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
19,240千円 (直接経費: 14,800千円、間接経費: 4,440千円)
2014年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2013年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2012年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2011年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
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| キーワード | クラスタリング / 高次統計 / 知識発見 / データマイニング / HAI |
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| 研究成果の概要 |
近年，Webニュース，ツイッター，ソーシャルネットワークシステムなどの発展により，非常に多くの文書がネット上に氾濫している。非常に多くの文書が存在するものの，多くの文書は同じ「話題」について記述している場合がほとんどである。多くの文書の中から，この「話題」を抽出する独立潜在情報分析(Independent Semantic Analysis)を提案した。この独立潜在情報分析は，多くの文書の中から高次統計的に独立性の高い「話題」を抽出する。独立潜在情報分析により，独立性の高い「話題」が抽出できるため，その「話題」は文書要約に利用しやすく，また，各「話題」での文書のグループ化にも利用しやすい。
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