DSIRNLP06 Nested Pitman-Yor Language Model生成モデルとかをあまり知らない人にもなるべく分かりやすい説明を心がけたVariational AutoEncoderのスライド 実装と簡単な補足は以下を参照 http://sh-tatsuno.com/blog/index.php/2016/07/30/variationalautoencoder/
論文紹介「ベイズ階層言語モデルによる教師なし形態素解析」 - 西尾泰和のはてなダイアリー
形態素解析しなくても単語に分割できる、しかも教師データがいらないので古文や未知の言語でもOK、という論文。 Deep Learningの勉強をアウトプットしながらやるために始めた「Deep Learning論文紹介」企画だけども、いきなりDeep Learningではない論文になってしまったのでタイトルからDeep Learningを削りました。文脈は陸続きなのだけどね。 まず階層的Pitman-Yor言語モデル(HPYLM)の説明。 Pitman-Yorはある確率分布「基底測度」を元に、似た確率分布を生成する確率過程。バイグラムの分布はユニグラムに似てるし、トライグラムの分布はバイグラムに似ているので、階層的にPitman-Yorを積み重ねたらいいんじゃないの、という話。 実装としては中華料理店過程(CRP)で実現。Trie木みたいに中華料理店のテーブルが連なっていて、お客さんが末端のテ
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