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「David Blei x Owen Zhang来日記念カンファレンス『データサイエンス最先端活用』」を (半分だけ) 聞いた - 糞糞糞ネット弁慶
http://recruit.ai/event/datascience_update0210.html David M. Blei に Owen Zhang の話が聞けるということで行ってきた． 朝起きた瞬間から嫌な予感はしていたけれど、会場に着いたあたりで頭痛吐き気悪寒脂汗が止まらなくなってしまったため、午前中だけ聞いて帰って寝た． メモが後半になるにつれ適当になっているのもそのため． [基調講演1] "Probabilistic Topic Models and User Behavior" : Columbia大学 David Blei教授 資料 : Probabilistic Topic Models and User Behavior(pdf) 資料を読めば大体わかるので、いくつか載っていない点や気になった点をメモ． トピックモデル、色々ある トピックがわかる その時系列変化がわ
トピックモデルの評価指標 Coherence に関する論文まとめ - ほくそ笑む
LDA などのトピックモデルの評価指標として、Perplexity と Coherence の 2 つが広く使われています。 Perplexity はモデルの予測性能を測るための指標であり、Coherence は抽出されたトピックの品質を評価するための指標です。 トピックモデルは確率モデルであるため、Perplexity の定義は明確です。 一方、Coherence は「トピックが人間にとって分かりやすいかどうか」を評価する必要があるため、その算出方法について様々な議論があります。 本記事では、Coherence に関する研究の中で、主要な流れを作っている、特に重要な 5 つの論文をピックアップして紹介したいと思います。 Coherence とは Coherence は、「トピックが人間にとって分かりやすいか」を表す指標です。 例えば、トピックが { farmers, farm, food
トピックモデルを利用したアプリケーションの作成 | Tech-Sketch
最近、「機械学習」や「自然言語処理」、といったキーワードを聞くことが多くなってきていると思います。 反面、すごそうだけどなんだか難しいもの、というイメージもあるのではないかと思います。そこで、今回は「自然言語処理」の一種であるトピックモデルを取り上げ、その仕組みを紹介するとともに、その実装方法について解説していきたいと思います。 (「機械学習」の方については、以前開催した勉強会の資料がありますので、興味があればそちらもご参照ください。) トピックモデルとは トピックモデルは、確率モデルの一種になります。つまり、何かが「出現する確率」を推定しているわけです。 トピックモデルが推定しているのは、文章中の「単語が出現する確率」になります。これをうまく推定することができれば、似たような単語が出てくる文章(=似たようなモデルの文書)が把握でき、ニュース記事などのカテゴリ分類を行ったりすることができま
トピックモデルことはじめ
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トピックモデルの評価指標 Coherence 研究まとめ #トピ本
トピックモデルを用いた 潜在ファッション嗜好の推定
