トピックモデルシリーズ 1 概要
せっかく区切りがいいところまで勉強したのにoutputしないと忘れそうなので、メモを兼ねてしばらくトピックモデルについて記事を書きます。JAGSで実行したところ、そこそこ速いし収束もしました。しかしほとんど意味をなさないような幅広い推定結果になってしまいましたのでStanを使うことにしました。はじめにStanで実装するメリット・デメリットについて簡単に触れたいと思います。 メリット ・実装がラク。LDAでも30行ぐらい。 ・ややこしい推論部分は一切実装しなくてOK。全部StanのHMCサンプリングにお任せ。 ・モデルの拡張が簡単。 デメリット ・計算が遅い。文書x単語種類が1000x1500・総単語数12000のケースでは トピック数が20, iter=1000で9時間, iter=10000で35時間でした。Stanのmulti-threading対応待ち。 ・データが少ないと収束しない
トピックモデルを用いてWeb小説のジャンル・流行を分析しよう - #kichi-memo
はじめに この記事は京大マイコンクラブ(KMC)の2012年度春合宿で発表したものを文章にまとめたものです．余談ですが，KMCはただいま絶賛新入部員募集中ですので，コンピュータ/プログラミング/DTM/イラスト制作に興味がある人は是非説明会でお越しください (宣伝)． トピックモデルを用いてWeb小説のジャンル・流行を分析しよう from Seiichi KONDO 概要 皆さんは「小説家になろう」という小説投稿サイトをご存知でしょうか？そこそこライトノベルを読まれる方なら，一度ぐらい名前を聞いたことがあるのではないかと思います．と言うのも2010年頃から，「小説家になろう」発祥の小説が様々なライトノベルレーベルから発売されるようになったからです．有名どころですと「ログ・ホライズン」や「魔法科高校の劣等生」が挙げられるでしょうか． こうなるとラノベ読みとしては注目せざるを得ません．というわ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
トピックモデルの話
