研究成果の概要 |
Izumi, Tonda, Kawano, Satoh (2017a, 2017b)では、観測時点でのキーワードの出現確率や頻度に対して、セミパラメトリックな変化係数モデルを用いて共変量の効果を推測し、テキストの特徴の経時変化と共変量の関係を視覚化した。本研究は高い評価を受け、 Best Paper Award(優秀論文賞)を受賞した。そして、冨田・佐藤・和泉(広島医学, 2018)では、提案方法の妥当性や特徴を検証した。そして、Obata & Izumi(2022)や和泉・佐藤(2023)では、本研究の提案方法を医療などの分野のデータへ応用した。
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