Fugu-MT 論文翻訳(概要): TopicModel4J: A Java Package for Topic Models

論文の概要: TopicModel4J: A Java Package for Topic Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14707v1
Date: Wed, 28 Oct 2020 02:33:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-02 05:37:53.693588
Title: TopicModel4J: A Java Package for Topic Models
Title（参考訳）: TopicModel4J: トピックモデルのためのJavaパッケージ
Authors: Yang Qian, Yuanchun Jiang, Yidong Chai, Yezheng Liu, Jiansha Sun
Abstract要約: トピックモデルに適合する13種類の代表アルゴリズムを含むJavaパッケージであるTopicModel4Jを設計および実装する。このパッケージは、データアナリストがアルゴリズムを実行するための使いやすいインターフェースを提供し、データの入力と出力を容易にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.519906683279153
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Topic models provide a flexible and principled framework for exploring hidden structure in high-dimensional co-occurrence data and are commonly used natural language processing (NLP) of text. In this paper, we design and implement a Java package, TopicModel4J, which contains 13 kinds of representative algorithms for fitting topic models. The TopicModel4J in the Java programming environment provides an easy-to-use interface for data analysts to run the algorithms, and allow to easily input and output data. In addition, this package provides a few unstructured text preprocessing techniques, such as splitting textual data into words, lowercasing the words, preforming lemmatization and removing the useless characters, URLs and stop words.
Abstract（参考訳）: トピックモデルは、高次元共起データにおける隠れ構造を探索するための柔軟で原則化されたフレームワークを提供し、テキストの自然言語処理(NLP)として一般的に使われている。本稿では,トピックモデルに適合する13種類の代表的なアルゴリズムを含むjavaパッケージである topicmodel4j の設計と実装を行う。 Javaプログラミング環境のTopicModel4Jは、データアナリストがアルゴリズムを実行するための使いやすいインターフェースを提供し、データの入力と出力を容易にする。さらに、このパッケージは、テキストデータを単語に分割する、単語を下げる、補間を行う、役に立たない文字、url、ストップワードを削除するなど、いくつかの非構造化テキスト前処理技術を提供する。

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