大規模文献集を用いた学問分野の発見とその活用に向けて

摘要

本研究では、学問分野の抽出に必要な、大規模な文献集を扱えること、大量のトピックを持つ文書を扱えること、人間によってトピックモデルを修正できること、の三点が必要であることを述べた。この三点を満たすため、人間参加型トピックモデリングを学問分野の抽出に用いる際の二つの問題、大規模化に関する問題とユーザーの認知的負荷と作業量が増大する問題を解決することを目的とした。少数のトピックの発見を階層的に繰り返すこと、トピックの発見をサンプル文書から行うことによってこれらに対処する手法を提案した。