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

講義スライド

• 一日目: 持橋分 (2013/1/15) [講義資料] (14.1MB) updated!
• 二日目: 石黒分 (2013/1/16) [講義資料] (12.4MB) [以下の資料を全部結合したもの]
  1. イントロダクション
  2. 相関・構造をもつトピックモデル
  3. トピックモデルの応用: 時系列データ
  4. トピックモデルの応用: 教師情報・補助情報つきモデル
  5. トピックモデルの応用: 関係データ・ネットワークデータ
  6. トピックモデルの応用: 画像・動画像データ
  7. トピックモデルの応用: 音声・音響データ

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-0.2.tar.gz

参考文献

• 佐藤一誠, 「私のブックマーク: Latent Topic Model (潜在的トピックモデル)」 (人工知能学会誌)
• 山本幹雄, 持橋大地, 「Topicに基づく統計的言語モデルの最前線 ―PLSIからHDPまで―」. (言語処理学会2006年度大会チュートリアル)
• 持橋大地, 「自然言語処理のための変分ベイズ法」. ATR音声言語コミュニケーション研究所 内部セミナー資料 (2005)