LDA入門2. 内容 • NLPで用いられるトピックモデルの代表である LDA(Latent Dirichlet Allocation)について紹介 する • 機械学習ライブラリmalletを使って、LDAを使 う方法について紹介する
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Inference The basic use of a graphical model is to perform inference: making predictions about the values of unobserved variables, conditioned on the values of observed variables and the parameters. FACTORIE has implementations of many common inference algorithms based on both belief propagation and MCMC. Tutorial » Learning Through a modular specification of inference, optimization, and learning
Latent Dirichlet Allocation(LDA)を用いたニュース記事の分類 | SmartNews開発者ブログ
株式会社ゴクロの中路です。 以前のベイズ分類をベースにしたSmartNewsのチャンネル判定で触れたように、SmartNewsで配信する記事を「スポーツ」「エンタメ」「コラム」のようなチャンネルに分類しているのは、人ではなく機械です。そのアルゴリズムとして前回ご紹介したのは「ナイーブベイズ分類器」ですが、記事の分類を行う手法は、他にも様々なものがあります。その中で今回はLatent Dirichlet Allocation(以下LDA)について、先日東京大学の博士課程の皆さんと、社内で合同勉強会を行った際に作成した資料をベースにご紹介します。 LDAでできることの例 前回ご紹介したナイーブベイズ分類器を構築する際には、すでにトピックのラベルが付けられた文章を、学習データとして用意する必要がありました。 一方、LDAの場合は、 東京でサッカー大会が開催された。xx選手のゴールが圧巻であった。
ChefのCookbookのベストプラクティス
OpsCode社のシニアコンサルタントであるJulianさんがChefConf2013で話された内容が参考になるので、簡単に紹介します。 スライドはこちらに公開されています。 また動画はこちらです。 ここで出てこない話として僕がやるべきだと思うことは「テストを書くこと」です。 test-kitchenとserverspecの組み合わせがおすすめです。 ばかでかいレポジトリをつくらないいろいろなものをまぜこぜにしない たくさんのレポジトリに分割するのを怖がらない (opscodeも昨年opscode/cookbooksの巨大構成から、opscode-cookbooks/個別cookbookに構成を変えています) 個々のCookbookの連携はBerkshelf使えば大丈夫 全員が共用するような会社用Cookbookをつくらない関係ないプロジェクトのものが含まれると見通しが悪くなる 大きすぎる
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