入れ子階層ディリクレ過程による文書 : トピック同時クラスタリング(第15回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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自然言語のもつ潜在構造の把握のために,クラスタリングは広く用いられている.それらは主として情報検索の観点からの文書クラスタリング,知識発見の観点からのトピック解析が存在し,それぞれが別の形で発展してきた.本稿では任意の文書データから文書クラスタリングとトピック解析を同時に行うためのノンパラメトリック混合モデルを提案する.提案モデルはデータから文書クラスタ数とトピック数を自動で推定し,ギブスサンプリングや変分推論といった目的に応じた推論手法の導入が可能であり,またそれぞれのパラメタの更新は閉じた式で記述することができる.実在の文書データを用いた実験により,文書解析に新たな視点を与えるだけでなく,既存の文書生成モデルと比較してより高い性能を発揮することを示す.
- 2012-10-31
著者
-
下坂 正倫
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
下坂 正倫
東京大学 大学院情報理工学系研究科
-
佐藤 知正
東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻
-
福井 類
東京大学
-
福井 類
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
富永 将至
東京大学
-
富永 将至
東京大学大学院情報理工学系研究科
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