H24:Introduction to Statistical Topic Models
統計数理研究所 H24年度公開講座 「確率的トピックモデル」サポートページ 講師: 持橋大地 (統数研), 石黒勝彦 (NTTコミュニケーション科学基礎研究所) 講義スライド 持橋分 (2013/1/15) [PDF] (12MB) 石黒分 (2013/1/16) [PDF] ソフトウェア UM (Unigram Mixtures) um-0.1.tar.gz DM (Dirichlet Mixtures) dm-0.1.tar.gz, dm-0.2.tar.gz PLSI (Probabilistic Latent Semantic Indexing) plsi-0.03.tar.gz (外部サイト) LDA (Latent Dirichlet Allocation) lda-0.1.tar.gz 参考文献 「私のブックマーク: Latent Topic Model (潜在的トピックモデ
階層ディリクレ過程を実装してみる (4) k の全条件付き分布と HDP-LDA の更新式を導出 - 木曜不足
来週、サイボウズ・ラボユース合宿なんてのがあったりする(昨年の様子ちら見)。 ちょっと缶詰っぽい感じでコードをガジガジ書く機会になるので、この前の ICML 読み会で紹介した DP-MRM でも実装してみるかー、でも HDP-LDA の実装の細かいところ忘れちゃった（てへ）、TokyoML で発表する約束もしてるし、ちょっと計算やり直してみよっかな、という感じで Teh さんの HDP の論文をまたぞろひっぱりだして読んでたりする。 しかし、初めて読んだときは全くわからなくて、計算も何度も間違えて、なんかもうひどく苦労した印象しかなかったのだが、今読みかえすと、あれれこんなに簡単だったっけ……？ ディリクレ分布のお化けみたいな計算を10回くらいこなしたおかげか、なんか迷わずさくさく計算できちゃってあの苦労はなんだったんだ状態。人間の適応力って大したもんですね。 で、計算をまとめた自分のブロ
Mr.LDA: Scalable Topic Modeling Using Variational Inference in MapReduce
Scalable Topic Modeling Using Variational Inference in MapReduce View the Project on GitHub lintool/Mr.LDA Introduction Mr.LDA is an open-source package for flexible, scalable, multilingual topic modeling using variational inference in MapReduce. Latent Dirichlet Allocation (LDA) and related topic modeling technique are useful for exploring document collections. Because of the increasing prevalenc
Interactive Topic Modeling を読む (Hu, Boyd-Graber and Satinoff ACL2011) - 木曜不足
9/3 の ACL 読み会で読む [Hu+ ACL11] Interactive Topic Modeling(ITM) の資料です(途中ですが力尽きましたすいません……)。 【追記】 ディリクレ木と Interactive Adding Constraints and Unassigning(←これがこの論文のキモ！) についての説明を追加しました。 【／追記】 Interactive Topic Modeling(ITM) とは 通常の LDA は教師無しであり、結果の制御は基本的にできない baseball と football が同じトピックに入って欲しいと思っても、うまく分類されない場合はパラメータを変えて試行錯誤するとか、分類後にトピックをクラスタリングするか ITM は LDA に「単語ＡとＢは同じトピックに入って欲しい」という制約を「後から」入れられるモデル Notatio
LDA の Collapsed Gibbs サンプリングの全条件付分布を導出してみる - 木曜不足
Latent Dirichlet Allocations(LDA) の実装について - 木曜不足 にも出てくるこの式 を導出してみる。 この式は LDA の Collapsed Gibbs sampling で使う全条件付分布(full conditional)。 もし普通のギブスサンプリングだったら、観測されていない全ての確率変数、つまり Z だけではなくθやφについても同様に全条件付分布を構成して、そこからサンプリングを繰り返すことが必要になる。*1 そこで、θとφについては積分消去してしまうことで、Z だけをサンプリングすればよいようにしたのが Collapsed Gibbs sampling。"collapsed" は積分消去して「つぶした」ということと、素の Gibbs sampling から「崩した」ということと、両方かかっているんだろうか？ 導出に必要な道具は次の2つ。 ガン
HDPがわかんないと騒いでいたら、実はLDAがわかってなかった!? でござるの巻
shuyo @shuyo 実はボトムアップの構成になってるんで、あのノリでHDPをやろうと思ったら LDA から始めて HDP-LDA に行くとか……ちょっと涙目なんですが（苦笑 RT @suzuvie_re: @shuyo @idojun Polya Urn とかHDPとかまだまだいけますね！ 2011-01-06 23:25:54 shuyo @shuyo HDP(Teh+ 2006) の Gibbs full conditional をやっと自分で導出できた。base measure からのリサンプリングをしなくていいのは、周辺化で消してるからだった。納得。 2011-01-13 13:13:19 shuyo @shuyo (Teh+ 2006) で納得いかないのは、HDP-LDA の base measure H としてディリクレ分布を使うよ、と言っているところ。H は加算個のトピ
Hierarchical Topic Models and the Nested Chinese Restaurant Process David M. Blei Thomas L. Griffiths blei@cs.berkeley.edu gruffydd@mit.edu Michael I. Jordan Joshua B. Tenenbaum jordan@cs.berkeley.edu jbt@mit.edu University of California, Berkeley Massa
Hierarchical Topic Models and the Nested Chinese Restaurant Process David M. Blei Thomas L. Griffiths blei@cs.berkeley.edu gruffydd@mit.edu Michael I. Jordan Joshua B. Tenenbaum jordan@cs.berkeley.edu jbt@mit.edu University of California, Berkeley Massachusetts Institute of Technology Berkeley, CA 94720 Cambridge, MA 02139 Abstract We address the problem of learning topic hierarchies from data. Th
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
Parallelized Stochastic Gradient Descent
Advances in Neural Information Processing Systems 23 (NIPS 2010) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 23 edited by J.D. Lafferty and C.K.I. Williams and J. Shawe-Taylor and R.S. Zemel and A. Culotta. They are proceedings from the conference, "Neural Information Processing Systems 2010." Repeated Games against Budgeted Adversaries Jacob D. Abernethy, Manfred
Visualizing Topics with Multi-Word Expressions
We describe a new method for visualizing topics, the distributions over terms that are automatically extracted from large text corpora using latent variable models. Our method finds significant $n$-grams related to a topic, which are then used to help understand and interpret the underlying distribution. Compared with the usual visualization, which simply lists the most probable topical terms, the
Knowledge discovery through directed probabilistic topic models: a survey - Frontiers of Computer Science
Popescul A, Flake G W, Lawrence S, Ungar L H, Giles C L. Clustering and identifying temporal trends in document databases. IEEE ADL, 2000, 173–182 McCallum A, Nigam K, Ungar L H. Efficient clustering of high-dimensional data sets with application to reference matching. In: Proceedings of the 6th ACM SIGKDD, 2000, 169–178 Hofmann T. Probabilistic latent semantic analysis. In: Proceedings of the 15t
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
Gibbs Sampling for LDA
Gibbs Sampling for LDA Lei Tang Department of CSE Arizona State University January 7, 2008 1 / 10 Graphical Representation α, β are fixed hyper-parameters. We need to estimate parameters θ for each document and φ for each topic. Z are latent variables. This is different from original LDA work. 2 / 10 Property of Dirichlet The expectation of Dirichlet is E(µk) = αk α0 where α0 = αk. 3 / 10 Gibbs Var
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ディリクレ分布まとめ - あらびき日記
http://www.arbylon.net/publications/text-est.pdf