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Canon ２０１２年９月１３日 トピックモデル概論 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 sugi@cs.titech.ac.jp http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 概要 文書のモデル化は，自然言語処理や 機械学習の分野で盛んに研究されて いる 本講義では，文書のモデル化技術の 発展の経緯を概観する 2 講義の流れ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 潜在意味解析（LSA） 多項混合（MM）モデル ポリヤ混合（PM）モデル 確率的潜在意味解析（pLSA）モデル 潜在的ディリクレ配分（LDA）モデル 拡張LDAモデル 3 文書単語行列 ：全文書データ（文書数 ：文書（長さ ） ：単語（語彙数 ） ：文書 中の単語 の出現回数を 要素に持つ文書単語行列 （大きさ ，一般にスパース） ） 4 潜在意味解析（LSA） 文書
潜在意味解析 - Wikipedia
潜在意味解析（せんざいいみかいせき、英: Latent Semantic Analysis、略称: LSA）は、ベクトル空間モデルを利用した自然言語処理の技法の1つで、文書群とそこに含まれる用語群について、それらに関連した概念の集合を生成することで、その関係を分析する技術である。潜在的意味解析とも。 1988年、アメリカ合衆国でLSAの特許が取得されている[1]。情報検索の分野では、潜在的意味索引または潜在意味インデックス（英: Latent Semantic Indexing, LSI）とも呼ばれている。 LSA では、各文書における用語の出現を表した文書-単語マトリクスが使われる。これは各行が各単語に対応し、各列が各文書に対応した疎行列である。この行列の各成分の重み付けには tf-idf (term frequency–inverse document frequency) が用いられ
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A parellel between LSA and pLSA
