最近トピックモデルに興味をもち、『自然言語処理シリーズ トピックモデルによる統計的潜在意味解析』を読んで勉強しています。2章まで読み、トピックモデルに使われるLDAの概要を理解した(つもりだけかもしれません汗)ので、例のごとくメモがわりに漫画風にまとめました。 漫画を描くつらさがだんだんわかってきましたが(笑)、時間をかけるぶんだけ頭にちゃんと入ってくるので、頑張ってこれからも続けていきたいと思います。 本の内容的には3章から各学習アルゴリズム(ギブスサンプリングとか、逐次ベイズとか)の説明になるので、こちらもちゃんと理解できたらわかりやすい形でまとめたいですが、ほとんど数式なのでこれをどう表現するか、エセ漫画家としての血が騒ぎます... 漫画でわかるトピックモデル(LDA, Latent Dirichlet Allocation) トピックモデルはその名の通り、文章のトピックを分析するた