Statistical Semantic入門~分布仮説からword2vecまで #1
Products Video Streaming Enterprise Video Streaming Enterprise Content Delivery Network Video Distribution and Workflow OTT Video Management Video Monetization Plans & pricing Apps & services Live streaming iPhone & iPad app Android app Certified devices Production services Solutions Live Events Corporate Communications Marketing Media and Entertainment Resources Webinars Product sheets White pape
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
1. The document discusses various statistical and neural network-based models for representing words and modeling semantics, including LSI, PLSI, LDA, word2vec, and neural network language models. 2. These models represent words based on their distributional properties and contexts using techniques like matrix factorization, probabilistic modeling, and neural networks to learn vector representatio
単語の頻度からLDAまでの流れの簡単なイメージのメモ - 唯物是真 @Scaled_Wurm
トピックモデルのLDA(Latent Dirichlet Allocation)が難しいって話をよく聞きますけど，詳しい理論的な部分はともかくどういう流れに位置するものかってのはわかりやすいので簡単にメモ． 専門でないので，詳しくは参考文献を読んだほうがいいです． トピック 同じ文書内で使われる確率が高いような似た意味を持つ単語の集まり． 例えばスポーツトピックなら「野球」「サッカー」「ボール」が出やすい，など． トピックモデルは文書のトピックと，トピックに属する単語を推定する． 単語頻度からトピックモデルまでの流れのイメージ 文書をモデル化しよう→単語の頻度 同義語や多義語を捉えよう≒次元削減をしよう→LSA＝SVD→以下がトピックモデル 確率的にしよう→PLSI ベイズ的にしよう＝訓練データに登場しなかったものにも対応できる→LDA トピック数が自動で決まるようにしよう→ノンパラメトリ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Gensim: topic modelling for humans
Dimensionality reduction for sparse binary data - FastML
http://blog.yuku-t.com/entry/20110623/1308810518
