Vol.27 No.3 (2012/05) Latent Topic Model (潜在的トピックモデル) | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
私のブックマーク Latent Topic Model (潜在的トピックモデル)東京大学 情報基盤センター助教 佐藤 一誠 (Issei Sato) URL: http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~sato/ 1.はじめに 近年、Topic modelと呼ばれる確率的潜在変数モデルが、機械学習とデータマイニングの境界分野で盛んに研究されています。また、Topic modelは、自然言語処理、画像処理、Web解析など様々な応用分野でも多くの適用例が報告されています。 ここでは、Topic modelの研究に関する情報を紹介します。 2.国際会議機械学習およびデータマイニングでは、主に国際会議で最先端の議論がされているため、主要国際会議を把握しておくことが重要です。Topic modelの研究では、主に以下の国際会議が重要視されています。 Neural Info
小説家になろうのランキングをトピックモデルで解析(gensim) - 唯物是真 @Scaled_Wurm
小説家になろうというWeb小説投稿サイトがあります。 いわゆるライトノベル的な作品が多いのですが、近年書籍化される作品が多く出ていて注目を集めています。 続々と「小説家になろう」から書籍化作品が登場！ - フラン☆Skin はてな支店 小説を読もう！ || 小説ランキング[累計]の上位100件を解析して、どんな作品が多いのか調べてみました。 解析手法 トピックモデルというものを用います。 これは文書が何のトピックを含むかを推定してくれるモデルで、他にもトピックの代表的な単語などもわかります。 Pythonでトピックモデルを使えるライブラリの一つであるgensim: Topic modelling for humansを使います。 gensim gensimはLDAやLSIなど複数のトピックモデルを実装しています。 今回はLDA(Latent Dirichlet Allocation)という
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
トピックモデルを用いてWeb小説のジャンル・流行を分析しよう
トピックモデルを用いて W e b 小説のジャンル・ 流行を分析しよう 2 0 1 3 / 0 3 / 1 9 ( K M C 春合宿2 0 1 3 ) 近藤 誠一 ( @ s e i k i c h i ) 自己紹介 近藤 誠一 (@seikichi): p༇ 大学院修士1回生 p༇ 情報学研究科知能情報学専攻 趣味: p༇ ラノベ，料理，アニメ 近況: p༇ 電子書籍を買いまくり読みまくり楽しすぎ p༇ シュウ……カツ……シュウ……カツ…… 目次 p༇ 今「小説家になろう」がアツい p༇ トピックモデルことはじめ p༇ Latent Dirichlet Allocation (LDA) を用いた Web小説ジャンル解析 p༇ Dynamic Topic Model (DTM) を用いた Web小説ジャンル遷移解析 p༇ まと
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