ノンパラメトリックベイズ言語モデルによるコーパス内トピック抽出 2010年6月22日知識工学部　阿部裕介 CLML-HDP-LDAパッケージを用いたコーパス分析例概要 1.　トピックとは？ 2.　ベイズ統

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incep コーパス内トピック抽出[nlp][corpus]

2011/07/13 リンク

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ノンパラメトリックベイズ言語モデルによるコーパス内トピック抽出 2010年6月22日知識工学部　阿部裕介 CLML-HDP-LDAパッケージを用いたコーパス分析例概要 1.　トピックとは？ 2.　ベイズ統

ノンパラメトリックベイズ言語モデルによるコーパス内トピック抽出 2010年6月22日知識工学部　阿部裕... ノンパラメトリックベイズ言語モデルによるコーパス内トピック抽出 2010年6月22日知識工学部　阿部裕介 CLML-HDP-LDAパッケージを用いたコーパス分析例概要 1.　トピックとは？ 2.　ベイズ統計言語モデル 3.　コーパスからのトピック抽出例 4.　問題点　トピックとは? 文書集合（コーパス）の単語出現頻度は時期・分野・地域…etcの影響を受けて変動する（例）円高…経済記事では出現頻度が高いが　　　　　　芸能記事では少ない　　　餅…1月の新聞記事では出現頻度が高いが　　　　　8月の記事では少ない　トピックとは?　(2) トピック　=　単語出現頻度を変動させる　　　　　　（潜在的な）要因問題：コーパスのみが与えられている状況で、各文書の単語出現頻度から、そのコーパスに潜在しているトピックにしたがって、コーパス内の各単語を分類・クラスタリングし、その結