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
(Kim+ ICML12) Dirichlet Process with Mixed Random Measures ＠ICML読み会 - 木曜不足
7/28 に行われた nokuno さん主催の ICML 2012 の論文読み会にのこのこ参加。お疲れ様でした＆ありがとうございました＞各位 「えーまたトピックモデルなの？（ぶーぶー）」とブーイングを浴びつつ、[Kim+ ICML12] Dirichlet Process with Mixed Random Measures を紹介してみた。発表資料はこちら。 [Kim+ ICML2012] Dirichlet Process with Mixed Random Measures : A Nonparametric Topic Model for Labeled Data from Shuyo Nakatani www.slideshare.net 論文では Stick Breaking Process と Polya Urn の２つでモデルを表現していたが、そのあとどうせ Gibbs s
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