東京都議会議員選挙の党派マニフェストの政策分類結果 - 「shuugi.in」開発者ブログ
はじめに 東京都議選のマニフェストの内容を政策カテゴリごとに分類を行い、政党別に言及割合を出したものです。 これにより、マニフェスト文書の定量化と客観性のあるデータを示すことを目的にしています。 この研究は、現状のShuugi.inに直接、関係ありませんが、次期Shuugi.inに用いる新機能の一部に用いるものです。 次期衆院選でも、同様の分類を行います。 このブログの内容は、 http://d.hatena.ne.jp/stick23rd/20090710/1247210810 からの転載で、ゼミ生のid:stiq23rd (stiq)が書いています。 これはなに？ 2009年7月12日投開票の東京都議会議員選挙において、主要6党(自民党、民主党、公明党、共産党、幸福実現党、生活者ネットワーク）の会派マニフェストに書いてある内容を品田方式と呼ばれる選挙研究で使う分類カテゴリに従い、分類し
probabilistic latent semantic analysis - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
probabilistic latent semantic analysis (pLSA)† 文書と単語など，離散2変数の計数データの生成モデル． 文書(document)：\(d\in\mathcal{D}=\{d_1,\ldots,d_N\}\)， 語(word)：\(w\in\mathcal{W}=\{w_1,\ldots,w_M\}\)， 潜在変数の話題(topic)：\(z\in\mathcal{Z}=\{z_1,\ldots,z_K\}\) を使った文書と単語の生成モデルがpLSA (probabilistic latent semantic analysis) \[\Pr[d,w]=\Pr[d]\sum_{z\in\mathcal{Z}}\Pr[w|z]\Pr[z|d]\] これは，文書と語について対称に定義することもできる \[\Pr[d,w]=\sum_{z\in\mat
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http://www.toshiba.co.jp/tech/review/2008/10/63_10pdf/f01.pdf
http://langrid.nict.go.jp/indexj.htm
