話題構造グラフを用いたニューステーマの時間的推移抽出手法の提案

摘要

本論文では、話題構造グラフのグラフ属性を利用して、ニュース記事集合から時間的推移を抽出するために記事間関連を量的側面と質的側面との両面から分析する。 まず量的側面については、単語レベルではなく、話題構造グラフレベルでの類似度計算によって、記事間関連の強さをより正確に表現できることを示す。 次に質的側面については、話題構造グラフにおける節点の次数というグラフ属性を用いて、記事間の共通キーサードを分類した後、記事間関連の意味を分析する。 最終的には分析結果を用いて、具体的を語を中心としてニューステーマの時間的推移を抽出する手法を提案する。