論文の概要: CFTM: Continuous time fractional topic model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01734v2
• Date: Wed, 7 Feb 2024 03:51:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 18:43:30.657873
• Title: CFTM: Continuous time fractional topic model
• Title（参考訳）: CFTM:連続時間分数トピックモデル
• Authors: Kei Nakagawa, Kohei Hayashi, Yugo Fujimoto
• Abstract要約: 動的トピックモデリングのための新しい手法である連続時間分節トピックモデル(cFTM)を提案する。 このアプローチは、時間とともに話題や単語の分布における正の相関や負の相関を効果的に識別するために、分数的ブラウン運動(fBm)を取り入れている。 理論的解析により,cFTMはこれらのトピックと単語の分布の長期的依存や粗さを捉えることができることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8698289487200856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose the Continuous Time Fractional Topic Model (cFTM), a new method for dynamic topic modeling. This approach incorporates fractional Brownian motion~(fBm) to effectively identify positive or negative correlations in topic and word distribution over time, revealing long-term dependency or roughness. Our theoretical analysis shows that the cFTM can capture these long-term dependency or roughness in both topic and word distributions, mirroring the main characteristics of fBm. Moreover, we prove that the parameter estimation process for the cFTM is on par with that of LDA, traditional topic models. To demonstrate the cFTM's property, we conduct empirical study using economic news articles. The results from these tests support the model's ability to identify and track long-term dependency or roughness in topics over time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的トピックモデリングのための新しい手法である連続時間分数トピックモデル(cftm)を提案する。 このアプローチでは分数ブラウン運動(fbm)を取り入れ、時間とともにトピックや単語の分布における正の相関や負の相関を効果的に同定し、長期的な依存性や粗さを明らかにする。 理論的解析により,cFTMは,fBmの主な特徴を反映して,これらの長期的依存や単語分布の粗さを捉えることができることが示された。 さらに,CFTMのパラメータ推定プロセスは,従来のトピックモデルであるLDAと同等であることを示す。 cftmの特性を実証するために,経済ニュース記事を用いて実証研究を行う。 これらのテストの結果は、時間の経過とともにトピックの長期的な依存性や粗さを識別し追跡するモデルの能力をサポートする。

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