Latent Dirichlet Allocations の Python 実装 - 木曜不足

LDA とは "Latent Dirichlet Allocation"。文書中の単語の「トピック」を確率的に求める言語モデル。 「潜在的ディリクレ配分法」と訳されていることもあるが、その名前だと「それってなんだっけ？」という人のほうが多そうｗ。 各単語が「隠れトピック」(話題、カテゴリー)から生成されている、と想定して、そのトピックを文書集合から教師無しで推定することができる。特徴は、果物の apple と音楽の apple とコンピュータ関連の apple を区別することが出来る(ことが期待される)という点。そのために、どのトピックを生成しやすいかという分布を各文章も持つ。細かい話は略。 結果の見方としては、定量的にはパープレキシティを見るし(一般に小さいほどいい)、定性的には各トピックがどのような単語を生成するか、その確率上位のものを見てふむふむする。この「各トピックが生成する単語」

[moa108]

LDA コード python

[Kshi_Kshi]

LDAを実装してみた

[yanbe]

短い！

[lanius]

「文書中の単語の「トピック」を確率的に求める言語モデル」。

[TohgorohMatsui]

Latent Dirichlet Allocations in Python | Mi manca qualche giovedi`?

[tanihito]

LDA

[showyou]

しゅうよーセンセーにもやられたし自分の残念なソースも公開しようかなぁ。