社内輪読会で「Topical Keyphrase Extraction from Twitter」を紹介した - skozawa's blog
会社で最近始まった論文の輪講で担当だったので、発表をした。 論文はできるだけ自分の分野のトップカンファレンスから選ぶということだったので、自然言語処理の国際会議のACLから論文を選んで紹介した。 今回紹介したのは、少し古いけど、ACL2011からTopical Keyphrase Extraction from Twitter 参加してる人はそれぞれ分野が違うので、どの部分をどの程度説明すればいいかが難しい。 内容 内容はTwitterからトピックのキーフレーズを抽出する手法の提案で、提案は主に以下の2点 Context-sensitive Topical PageRank によるキーワードスコアリング relevanceとinterestingnessを用いたキーフレーズスコアリング 紹介したものを少し修正したものをアップした。 感想 1つ目はスコアリングの際にトピックを考慮することによ
LDAを利用した、twitter上のユーザ類似度判定システム - risuo's blog
大学院で自然言語処理の研究をしつつ、ブログタイトルのようなものを趣味的にチマチマと作っていまいた。個人的になかなか面白い解析結果が出たと思ったのでご紹介します。 目標： １．twitter上で、ある入力ユーザ（自分でなくてもよい）と興味の対象が似ているユーザを発見する ２．興味あるトピックには、どういう単語が含まれているか発見する 手法： １．１ユーザのツイート全体を１つの文書としてモデリングし、ＬＤＡで解析 ２．全てのユーザについて、トピック-ユーザの特徴ベクトルの距離を使って類似度を計算 特徴： １．巷にあるソーシャルネットワーク系の解析でありがちな、ユーザ同士のリンク情報を全く使っていない ２．トピックの次元は語彙の次元と比べてかなり小さい（1/(10^3)くらい）ので、単に単語の頻度を数えるのと比べて柔軟 解析結果ですが、とりあえずpythonの処理系が動作する環境で確認できるよう
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