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3L3-3 情報の独立性を強化したトピックモデル

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06月01日(Mon) 13:20〜15:00 L会場(研究棟2F-中講義室 (R791))
3L3 「トピックモデルと機械学習」

演題番号3L3-3
題目情報の独立性を強化したトピックモデル
著者神嶌 敏弘(産業技術総合研究所)
赤穂 昭太郎(産業技術総合研究所)
佐藤 一誠(東京大学 情報基盤センター)
時間06月01日(Mon) 14:00〜14:20
概要トピックモデルは,文書を,それに含まれる単語の分布に基づいてトピックと呼ぶソフトなクラスタに分類するものである.このトピックが,ある指定したセンシティブな情報に対して独立になる,すなわち,その情報を含まないようなトピックを獲得する方法について考察する.
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