LDA (Latent Dirichlet Allocation) の更新式の崩壊型ギブスサンプリングからの導出LDA (Latent Dirichlet Allocation) は文書の生成モデルの代表的なものであり、文書集合の背後に潜む潜在的なトピック構造を推定する上で大変有効なものである。 D. M. Blei, A. Y. Ng, and M. I. Jordan, ``Latent Dirichlet Allocation,'' Journal of Machine Learning Research, vol.3, pp.993-1022, 2003. 上記の論文では変分ベイズに基づく学習が行われているが、実装がより容易であるギブスサンプラに基づく方法がその後提案されている。 T. L. Griffiths and M. Steyvers, ``Finding scientific topics,'' Proc. of the National Academy of Sciences o
