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トピックモデルによる統計的潜在意味解析 2章後半
- 1. トピックモデルによる統計的潜在意味解析 読書会 2章後半 Akiba Shinya 2015/06/04
- 2. ⽬目次 2章 Latent Dirichlet Allocation後半 -‐‑‒ ⽣生成過程の例例 -‐‑‒ 2.4 LDAの幾何学的解釈 -‐‑‒ 2.5 LDAの応⽤用例例
- 3. ⽣生成過程の例例
- 4. ⽣生成過程の例例 playsong music band tennisplay field run 各トピックの単語分布φk topic2topic1 topic2topic1 topic2topic1 各⽂文書のトピック分布θd ⽂文書1 ⽂文書2 ⽂文書3 topic1 topic2 ⽂文書⽣生成のために 必要なもの
- 5. θdα zd,i wd,i φk K M nd β ⽂文書数: M ⽂文書d内の単語数: nd トピック数: K …⽂文書1 …⽂文書2 …⽂文書3 … ⽣生成過程の例例
- 6. θdα zd,i wd,i φk K M nd β ⽂文書dの各単語に対して, 潜在トピックzd,iを割り当てる ⽂文書1 ⽂文書1のトピック分布 … topic2topic1 ⽣生成過程の例例
- 7. θdα zd,i wd,i φk K M nd β ⽂文書1 … playsong music band music topic1の単語分布 ⽣生成過程の例例 割り当てられたトピックの単語分布から単語を⽣生成.
- 8. θdα zd,i wd,i φk K M nd β ⽂文書dの各単語に対して, 潜在トピックzd,iを割り当てる ⽂文書1 ⽂文書1のトピック分布 …music topic2topic1 ⽣生成過程の例例
- 9. θdα zd,i wd,i φk K M nd β ⽂文書1 …music field tennisplay field run topic2の単語分布 ⽣生成過程の例例 割り当てられたトピックの単語分布から単語を⽣生成.
- 10. θdα zd,i wd,i φk K M nd β ⽂文書dの各単語に対して, 潜在トピックzd,iを割り当てる ⽂文書1 ⽂文書1のトピック分布 …music field topic2topic1 ⽣生成過程の例例
- 11. θdα zd,i wd,i φk K M nd β ⽂文書1 … playsong music band music field song topic1の単語分布 ⽣生成過程の例例 割り当てられたトピックの単語分布から単語を⽣生成. wd,i
- 12. θdα zd,i wd,i φk K M nd β ⽂文書1 …music field song ⽣生成過程の例例 …⽂文書2 ⽂文書2のトピック分布 run ⽂文書2も⽂文書1と同様. トピック分布は異異なる. wd,i
- 13. LDAの幾何学的解釈
- 14. LDAの幾何学的解釈 gameplay music play music game ⽂文書Aにおける単語分布 ⽂文書A …game game play 各⽂文書は 単語座標単体上の 座標 単語座標単体
- 15. LDAの幾何学的解釈 gameplay music play music game ⽂文書Aにおける単語分布 ⽂文書A …game game play 各⽂文書は 単語座標単体上の 座標 単語座標単体
- 16. LDAの幾何学的解釈 gameplay music play music game gameplay music ⽂文書Bにおける単語分布 ⽂文書Aにおける単語分布 ⽂文書A …game game play ⽂文書B …play music play 各⽂文書は 単語座標単体上の 座標 単語座標単体
- 17. LDAの幾何学的解釈 gameplay music play music game gameplay music ⽂文書Bにおける単語分布 ⽂文書Aにおける単語分布 各⽂文書は 単語座標単体上の 座標 単語座標単体
- 18. LDAの幾何学的解釈 gameplay music play music game gameplay music ⽂文書Bにおける単語分布 ⽂文書Aにおける単語分布 各⽂文書は 単語座標単体上の 座標 単語座標単体 潜在トピック座標単体 -‐‑‒ 基底ベクトルは単語分布 φ2 φ1
- 19. LDAの幾何学的解釈 gameplay music play music game gameplay music ⽂文書Bにおける単語分布 ⽂文書Aにおける単語分布 各⽂文書は 単語座標単体上の 座標 単語座標単体 潜在トピック座標単体 -‐‑‒ 基底ベクトルは単語分布 φ2 φ1 θd ⽂文書d -‐‑‒ ⽂文書ごとのトピック分布θd
- 20. LDAの幾何学的解釈 gameplay music play music game gameplay music ⽂文書Bにおける単語分布 ⽂文書Aにおける単語分布 各⽂文書は 単語座標単体上の 座標 単語座標単体 潜在トピック座標単体 φ2 φ1 θd ⽂文書d φ3 トピックが3つのとき
- 21. LDAの応⽤用例例
- 22. LDAの応⽤用例例 -‐‑‒ ⽂文書作成のサポート -‐‑‒ 情報検索索 -‐‑‒ 推薦システム -‐‑‒ そのほか
- 24. LDAの応⽤用例例 ⽂文書dにおける 単語vの出現確率率率 トピックkにおける 単語vの出現確率率率 ⽂文書dにおける トピックkの出現確率率率 『⽂文書作成のサポート』
- 25. LDAの応⽤用例例 ⽂文書dにおける 単語vの出現確率率率 トピックを介するので 実際に出現していない単語も出現する. 『⽂文書作成のサポート』 -‐‑‒ 使える単語を教えてくれる -‐‑‒ 単語の⾔言い換え
- 26. LDAの応⽤用例例 -‐‑‒ 単語vが与えられたとき, vが含まれない 関連した⽂文書dも検索索できる. 「car」で検索索 -‐‑‒> ⾞車車に関連するトピックkが 選択される確率率率が⾼高くなる car … … automobile … … ⾞車車に関連するトピックk から選ばれやすい⽂文書 『情報検索索』
- 27. Bag of XXX LDAの応⽤用例例 -‐‑‒ Bag of Items: 商品購⼊入履履歴 -‐‑‒ Bag of Ads: 広告のクリック履履歴 -‐‑‒ Bag of Music: ⾳音楽の再⽣生履履歴 『推薦システム』 B. Marlin, Modeling User Rating Profiles for Collaborative Filtering, in Neural Information Processing Systems 15 (2003). https://people.cs.umass.edu/~∼marlin/research/papers/urp-‐‑‒nips2003.pdf word1 word2 word3 ⽂文書1 ⽂文書2 ⽂文書3 ⽂文書4 item1 item2 item3 ユーザ1 ユーザ2 ユーザ3 ユーザ4 Bag of ItemsBag of words
- 28. LDAの応⽤用例例 そのほか -‐‑‒ 画像処理理 -‐‑‒ バイオインフォマティックス -‐‑‒ ⼈人の⾏行行動解析などなど 『画像処理理』 … 画像1 画像2 特徴抽出 (SIFT) 画像1の特徴点1 のベクトル 画像1の特徴点2 のベクトル … 画像2の特徴点1 のベクトル … クラスタリング (k-‐‑‒means法) …… 3 2 4 画像1の BOW表現 画像2の BOW表現 … …