Tomoharu Iwata
NTTコミュニケーション科学基礎研究所 上席特別研究員 mail: tomoharu.iwata.gy at hco.ntt.co.jp 略歴 2001年 慶應義塾大学環境情報学部卒業 2003年 東京大学大学院総合文化研究科修士課程修了 2003年 日本電信電話株式会社入社 2008年 京都大学大学院情報学研究科博士課程修了 博士(情報学) 2012-2013年 ケンブリッジ大学客員研究員 表彰 ICWSM, Outstanding User Modeling Paper Award, 2023 電気通信普及財団 テレコム学際研究賞 奨励賞，2022 Workshop on Multilingual Representation Learning, Best Paper Award, Nov 2021 DICOMO2021シンポジウム, 優秀論文賞, 2021 自然言語処理研究会, 優秀
トピックモデルの応用： 関係データ、ネットワークデータ
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 石黒 勝彦 1 2013/01/15-16 統計数理研究所 会議室1 • 購買データや科学論文など、時間変化をそも そも内包するデータは多数存在します • 従って、時系列（時間変化）データ内のトピッ クの解析も多数試みがなされています 2 3 2012 201301/15 01/16 • マルコフ性：前の時刻に依存して現在の時刻 の状態が変化する • 多くの時系列データでは、モデルのどの部分 にマルコフ性のアイデアを導入するか、がポ イントとなります • これはトピックモデルの時系列データモデル でも同様です 4 Dynamic Topic Model [Blei & Lafferty, 2006] 5 Blei and Lafferty, “Dynamic Topic Models”, in Proc. ICML, 2006. : exch
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
