Dirichlet Process Unigram Mixture Modelに対するCollapsed Variational Bayes inferenceの適用(セッション2)
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概要
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Unigram Mixture(UM)は教師無し文書分類などで幅広く使われている確率的生成モデルである.UMは,混合モデルであり,実際の適用にはユーザーは混合数決定問題を常に抱えている.近年、このような混合モデルにおいて、Dirichlet Process(DP)を用いたノンパラメトリックベイズモデルが注目を集めている.DPを用いることでデータに合わせてモデル構造(混合数)を変化させることができる.本研究では、DPにより拡張したUM に対して、Collapsed Variational Bayes inferenseを用いてモデル学習する手法を示す.対数尤度とF-scoreによる評価により従来手法に対する有効性を確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-05-17
著者
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