連続時間フラクショナル・トピックモデル

LDAの時系列性を考慮するため，DTMや，DTMを連続時間に拡張したcDTMが提案されている．しかしながら，これらの生成パラメータの変化量に各時刻での相関を持たせることで，より現実に即したモデル化が可能になると考えられる．そこで本研究では，cDTMの一般化を行い，生成パラメータの増分の正相関性(長時間依存性)または負相関性(ラフさ)を考慮にいれた，連続時間フラクショナル・トピックモデルを提案する．また提案手法のパラメータ推定は簡易的には，トピックモデルと同様であることを示した．そして数値実験によって，提案手法がトピックの正相関性(長時間依存性)または負相関性(ラフさ)を捉えることができることを確認する．