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StanでLDAをまわしてみた (自動微分変分推論) - Qiita
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はじめに LDAはトピックモデルと呼ばれる自然言語処理の分野で広く使われている数理モデルです。モデル... はじめに LDAはトピックモデルと呼ばれる自然言語処理の分野で広く使われている数理モデルです。モデルの詳細は後ほど説明しますが、ざっくり言うと書かれた単語からその文章のトピックを複数推定するモデルです。 LDAのパラメータ推定には一般的にはRのtopicmodelsパッケージやPythonのgensimモジュールが使われることが多いですが、今回はモデルの拡張や仕組みの理解を目的として、stanでモデルをゼロから構築して推定することを試みます。 モデルの定義 コードは松浦さんのブログから借りてきました。ただし、stanのバージョンアップに合わせて、一部コードを修正しています。 data { int<lower=1> K; int<lower=1> M; int<lower=1> V; int<lower=1> N; int<lower=1,upper=V> W[N]; int<lower=1