第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会での発表資料です。 スライド 41 ページの説明は誤っていると思われるので取り消します。

1. 3.5 逐次ベイズ学習 -サンプリング近似法の場合-
第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会
2015/08/27

2. 自己紹介
名前
◦ 内山 雄司
職業
◦ エンジニア（プログラマ）
アカウント
◦ ツイッター @y__uti
◦ ブログ http://y-uti.hatenablog.jp
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 2

3. 発表の構成
復習：周辺化ギブスサンプリング
◦ 周辺化ギブスサンプリング
◦ 逐次学習のイメージ
3.5.1 粒子フィルタ
◦ 粒子フィルタの概要
◦ 逐次更新式の導出
◦ リサンプリング
3.5.2 LDA の粒子フィルタ
◦ モデルの説明
◦ 逐次更新式の導出
◦ LDA のリサンプリング
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 3

4. 復習：周辺化ギブスサンプリング
教科書 57 ページの図 3.2 (右側)
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 4

5. 周辺化ギブスサンプリング
◦ 入力 = 文書の集合 (コーパス)
◦ パラメータ α, β の初期化
◦ 適当に決めて固定する
◦ パラメータ更新は教科書 3.6 節で
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 5
すもも も 桃 も 桃 の うち 。
本日 は 晴天 なり 。
我輩 は 猫 で ある 。

6. 周辺化ギブスサンプリング
◦ トピックの割り当ての初期化
◦ ランダムに割り当てる
◦ トピック数は事前に決めておく
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 6
すもも も 桃 も 桃 の うち 。
本日 は 晴天 なり 。
我輩 は 猫 で ある 。

7. 周辺化ギブスサンプリング
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 7
すもも も 桃 も 桃 の うち 。
本日 は 晴天 なり 。
我輩 は 猫 で ある 。
2 3 3
3 1 1
3 1 2
。 ある うち すもも で なり の は も 我輩 晴天 桃 猫 本日
3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1
0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0
nd,k
nk,v

8. 周辺化ギブスサンプリング
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 8
すもも も 桃 も 桃 の うち 。
本日 は 晴天 なり 。
我輩 は 猫 で ある 。
2 3 3
3 1 1
2 1 2
。 ある うち すもも で なり の は も 我輩 晴天 桃 猫 本日
3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1
0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0
zd,i

9. 周辺化ギブスサンプリング
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 9
すもも も 桃 も 桃 の うち 。
本日 は 晴天 なり 。
我輩 は 猫 で ある 。
2 3 3
3 1 1
2 1 2
。 ある うち すもも で なり の は も 我輩 晴天 桃 猫 本日
3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1
0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0
nd,k
d,i
nk,v
d,i
式 (3.38) の確率で zd,i を決め直す
zd,i

10. 周辺化ギブスサンプリング
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 10
すもも も 桃 も 桃 の うち 。
本日 は 晴天 なり 。
我輩 は 猫 で ある 。
2 3 3
3 1 1
2 1 3
。 ある うち すもも で なり の は も 我輩 晴天 桃 猫 本日
3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1
0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0
zd,i

11. 周辺化ギブスサンプリング
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 11
すもも も 桃 も 桃 の うち 。
本日 は 晴天 なり 。
我輩 は 猫 で ある 。
2 3 3
3 1 1
2 0 3
。 ある うち すもも で なり の は も 我輩 晴天 桃 猫 本日
3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0
0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1
0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0
zd,i

12. 周辺化ギブスサンプリング
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 12
すもも も 桃 も 桃 の うち 。
本日 は 晴天 なり 。
我輩 は 猫 で ある 。
2 3 3
3 1 1
2 0 3
。 ある うち すもも で なり の は も 我輩 晴天 桃 猫 本日
3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0
0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1
0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0
zd,i
以下省略

13. 周辺化ギブスサンプリング
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 13
すもも も 桃 も 桃 の うち 。
本日 は 晴天 なり 。
我輩 は 猫 で ある 。
1 3 4
3 0 2
1 2 3
。 ある うち すもも で なり の は も 我輩 晴天 桃 猫 本日
2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1
0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 2 0 0
1 1 1 1 0 1 0 1 2 1 0 0 0 0
zd,i

14. 周辺化ギブスサンプリング
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 14
すもも も 桃 も 桃 の うち 。
本日 は 晴天 なり 。
我輩 は 猫 で ある 。
1 3 4
3 0 2
1 2 3
。 ある うち すもも で なり の は も 我輩 晴天 桃 猫 本日
2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1
0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 2 0 0
1 1 1 1 0 1 0 1 2 1 0 0 0 0
zd,i
これで s のループ一回分

15. 周辺化ギブスサンプリング
一括 (バッチ) 学習
◦ 最初に全文書を読み込む
◦ 学習中は全文書の情報を保持する
◦ 最後にまとめて全文書のトピック分布が得られる
⇔ 逐次学習
◦ 一文書ずつ順番に読み込まれる
◦ その文書のトピック分布を学習する
◦ 学習が終わったら文書は捨てる
◦ 統計量のみを保持する
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 15

16. 逐次学習のイメージ
文書を一つずつ読み込んで学習
◦ これまでの学習で蓄積された nk,v を保持
◦ 文書そのものは学習が済んだら捨ててしまう
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 16
。 ある うち で なり の は も 我輩 晴天 猫 本日
18 30 4 74 20 80 93 28 7 0 28 0
25 2 9 60 0 101 80 58 1 9 0 18
20 3 0 48 3 20 74 31 0 2 4 2
nk,v

17. 逐次学習のイメージ
文書中の単語を走査する
◦ 一つずつ確率的にトピックを決めていく
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 17
。 ある うち で なり の は も 我輩 晴天 猫 本日
18 30 4 74 20 80 93 28 7 0 28 0
25 2 9 60 0 101 80 58 1 9 0 18
20 3 0 48 3 20 74 31 0 2 4 2
も 桃 も 桃 の うち 。すもも
0 0 0
zd,i

18. 逐次学習のイメージ
文書中の単語を走査する
◦ 一つずつ確率的にトピックを決めていく
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 18
桃 も 桃 の うち 。すもも も
0 1 0
zd,i
。 ある うち で なり の は も 我輩 晴天 猫 本日 すもも
18 30 4 74 20 80 93 28 7 0 28 0 0
25 2 9 60 0 101 80 58 1 9 0 18 1
20 3 0 48 3 20 74 31 0 2 4 2 0

19. 逐次学習のイメージ
文書中の単語を走査する
◦ 一つずつ確率的にトピックを決めていく
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 19
も 桃 の うち 。すもも も 桃
0 2 0
zd,i
。 ある うち で なり の は も 我輩 晴天 猫 本日 すもも
18 30 4 74 20 80 93 28 7 0 28 0 0
25 2 9 60 0 101 80 59 1 9 0 18 1
20 3 0 48 3 20 74 31 0 2 4 2 0

20. 逐次学習のイメージ
文書中の単語を走査する
◦ 一つずつ確率的にトピックを決めていく
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 20
桃 の うち 。すもも も 桃 も
0 3 0
zd,i
。 ある うち で なり の は も 我輩 晴天 猫 本日 すもも 桃
18 30 4 74 20 80 93 28 7 0 28 0 0 0
25 2 9 60 0 101 80 59 1 9 0 18 1 1
20 3 0 48 3 20 74 31 0 2 4 2 0 0

21. 逐次学習のイメージ
文書中の単語を走査する
◦ 一つずつ確率的にトピックを決めていく
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 21
の うち 。すもも も 桃 も 桃
0 3 1
zd,i
。 ある うち で なり の は も 我輩 晴天 猫 本日 すもも 桃
18 30 4 74 20 80 93 28 7 0 28 0 0 0
25 2 9 60 0 101 80 59 1 9 0 18 1 1
20 3 0 48 3 20 74 32 0 2 4 2 0 0

22. 逐次学習のイメージ
文書中の単語を走査する
◦ 一つずつ確率的にトピックを決めていく
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 22
うち 。すもも も 桃 も 桃 の
0 4 1
zd,i
。 ある うち で なり の は も 我輩 晴天 猫 本日 すもも 桃
18 30 4 74 20 80 93 28 7 0 28 0 0 0
25 2 9 60 0 101 80 59 1 9 0 18 1 2
20 3 0 48 3 20 74 32 0 2 4 2 0 0

23. 逐次学習のイメージ
文書中の単語を走査する
◦ 一つずつ確率的にトピックを決めていく
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 23
。すもも も 桃 も 桃 の うち
1 4 1
zd,i
。 ある うち で なり の は も 我輩 晴天 猫 本日 すもも 桃
18 30 4 74 20 81 93 28 7 0 28 0 0 0
25 2 9 60 0 101 80 59 1 9 0 18 1 2
20 3 0 48 3 20 74 32 0 2 4 2 0 0

24. 逐次学習のイメージ
文書中の単語を走査する
◦ 一つずつ確率的にトピックを決めていく
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 24
すもも も 桃 も 桃 の うち 。
1 5 1
zd,i
。 ある うち で なり の は も 我輩 晴天 猫 本日 すもも 桃
18 30 4 74 20 81 93 28 7 0 28 0 0 0
25 2 9 60 0 101 80 59 1 9 0 18 1 2
20 3 0 48 3 20 74 32 0 2 4 2 0 0

25. 逐次学習のイメージ
学習結果が得られる
◦ 学習が終われば文書をそれ以上保持する必要はない
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 25
すもも も 桃 も 桃 の うち 。
1 6 1
。 ある うち で なり の は も 我輩 晴天 猫 本日 すもも 桃
18 30 4 74 20 81 93 28 7 0 28 0 0 0
26 2 9 60 0 101 80 59 1 9 0 18 1 2
20 3 0 48 3 20 74 32 0 2 4 2 0 0

26. 逐次学習のイメージ
こんな安直な方法でまともに学習できるのか？
◦ できない
◦ では、どうすればよいか？ = 今日の話
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 26
すもも も 桃 も 桃 の うち 。
1 6 1
。 ある うち で なり の は も 我輩 晴天 猫 本日 すもも 桃
18 30 4 74 20 81 93 28 7 0 28 0 0 0
26 2 9 60 0 101 80 59 1 9 0 18 1 2
20 3 0 48 3 20 74 32 0 2 4 2 0 0

27. 3.5.1 粒子フィルタ
教科書 100 ~ 105 ページ
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 27

28. 粒子フィルタとは？
動的システムにおいて潜在変数を逐次的にサンプリングする手法
動的システムのモデル例（状態空間モデル or 隠れマルコフモデル）
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 28
zt-1 zt zt+1
xtxt-1 xt+1
zt ~ p(zt|zt-1)
xt ~ p(xt|zt)
◦ x1:t を観測したもとで潜在変数 z1:t ~ p(z1:t|x1:t) をサンプリングしたい
図 3.7 (a) より

29. 粒子フィルタの動作イメージ
事後分布 p(z1:t|x1:t) をたくさんの重み付きサンプルで近似する
◦ 時刻 t-1 で事後分布 p(z1:t-1|x1:t-1) からサンプルが得られているとする
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 29
zt-1 zt zt+1
xtxt-1 xt+1
zt ~ p(zt|zt-1)
xt ~ p(xt|zt)

30. 粒子フィルタの動作イメージ
事後分布 p(z1:t|x1:t) をたくさんの重み付きサンプルで近似する
◦ zt ~ p(zt|zt-1) により時刻 t での事前分布からのサンプルを得る
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 30
zt zt+1
xtxt-1 xt+1
zt-1
zt ~ p(zt|zt-1)
xt ~ p(xt|zt)

31. 粒子フィルタの動作イメージ
事後分布 p(z1:t|x1:t) をたくさんの重み付きサンプルで近似する
◦ p(xt|zt) で重み付けして時刻 t での事後分布からのサンプルを得る
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 31
zt-1 zt zt+1
xtxt-1 xt+1
zt ~ p(zt|zt-1)
xt ~ p(xt|zt)

32. 粒子フィルタの動作イメージ
事後分布 p(z1:t|x1:t) をたくさんの重み付きサンプルで近似する
◦ zt+1 ~ p(zt+1|zt) により時刻 t+1 での事前分布からのサンプルを得る
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 32
zt-1 zt zt+1
xtxt-1 xt+1
zt ~ p(zt|zt-1)
xt ~ p(xt|zt)
◦ 以下繰り返し

33. 重点サンプリング
積分計算が困難な確率分布 p(x) からのサンプリング手法
◦ サンプリングが容易な提案分布 q(x) から x ~ q(x) をサンプリング
◦ 得られたサンプル x を w(x) = p(x) / q(x) で重み付け
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 33
p(x)
q(x)
q(x) からのサンプルでは少ない
⇒ w(x) = p(x)/q(x) > 1 で調整
q(x) からのサンプルが多い
⇒ w(x) = p(x)/q(x) < 1 で調整

34. 逐次更新式の導出
時刻 t での事後分布 p(z1:t|x1:t) が次式で近似されているとする
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 34
◦ ただし
式 (3.161), 式 (3.162) より
式 (3.162) より

35. 逐次更新式の導出
時刻 t+1 での潜在変数 zt+1 の事前分布を近似する
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 35
式 (3.165) より

36. 逐次更新式の導出
提案分布を次式のようにおく
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 36
◦ 次式を仮定したことに相当する
◦ 確率の乗法の定理からは次式が成り立つので
式 (3.167) より
103 ページ本文より
103 ページ本文より

37. 逐次更新式の導出
時刻 t+1 での事後分布 p(z1:t+1|x1:t+1) を次式で近似したい
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 37
◦ ただし
式 (3.161), 式 (3.162) より; 時刻を t+1 に進めたもの

38. 逐次更新式の導出
重みの更新式の計算
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 38
◦ ここで分母を次式のようにおけば
◦ 重みの更新式は次式のように簡単な形で求められる
式 (3.168) より
式 (3.169) より
103 ページ本文より

39. リサンプリング
時刻 t が進むにつれて一部の粒子に重みが集中する
◦ 有限の S 個の粒子で p(z1:t|x1:t) をうまく近似できなくなってくる
重みが集中したら ω(z1:t) の確率で S 個の粒子をサンプリングする
◦ イメージ：重い粒子を分割することで各粒子の重みを 1/S に揃える
Effective Sample Size (ESS) : 重みの集中の度合い
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 39
(s)
◦ 適当な閾値を定めて ESS が閾値を下回ったらリサンプリングする
式 (3.170) より

40. 3.5.2 LDA の粒子フィルタ
教科書 105 ~ 110 ページ
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 40

41. 粒子フィルタのための文書モデル
文書の集合を隠れマルコフモデルと仮定する
◦ トピック = 潜在変数
◦ 単語 = 観測データ
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 41
w1,1
我輩
z1,1 z1,2 z1,3
w1,2
は
w1,3
猫
w1,4
で
w1,5
ある
w1,6
。
w2,1
本日
w2,2
は
z1,4 z1,5 z1,6 z2,1 z2,2
z(1,4), w(1,4)
z(2,2), w(2,2)
図 3.9 + 図 3.7 (a) に対応
このスライドは恐らくいろいろと間違っています

42. LDA の逐次更新式
次式よりトピック zd,i を S 個サンプリングする
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 42
◦ LDA では wd,i = v 観測後の分布（事後分布）からサンプリング可能
式 (3.172) より; 56 ページの式 (3.38) と比較

43. LDA の逐次更新式
重みの更新
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 43
式 (3.175), 式 (3.176) より
zd,i のサンプリングのために式 (3.172) で計算済み

44. トピック分布
重み付きサンプルでトピック分布を近似する
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 44
式 (3.177) より

45. LDA のリサンプリング
"Rejuvenates old topic assignments in light of new data"
◦ 過去の観測列から R 個の wl,m を選ぶ
◦ トピック zl,m を次式でリサンプリングする
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 45
文献 15) Canini et al., (2009) より
式 (3.179) より; 56 ページの式 (3.38) と比較
◦ 過去の観測列に対して少しだけギブスサンプリングするイメージ

46. 近似精度と実行速度
LDA の粒子フィルタの超パラメータ
◦ S 粒子数
◦ R 活性化サンプル数
値が大きいほど
◦ 近似精度 高
◦ 実行時間 大
◦ 1 単語あたりの計算量は O(SR)
R 個の活性化サンプルをどの範囲からサンプリングするか
◦ 範囲が広いほどメモリ使用量が増える
2015/08/27 第 5 回『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会 46