分散表現を用いたトピック抽出における確率的変分推論法適用への取り組み

• 尾崎 花奈

  お茶の水女子大学

• 小林 一郎

  お茶の水女子大学

書誌事項

タイトル別名

• The Study on Stochastic Variational Inference for Topic Modeling with Word Embeddings

抄録

LDAに基づいた確率的トピックモデルは、文書の中に潜在的に存在するトピックを抽出するのに広く用いられている．近年、多くのLDAの拡張モデルが提案されていて、中でもGaussiain LDA(G-LDA) が注目されている．G-LDAはトピックモデルと単語の分散表現を組み合わせたものであり、LDAにおける離散の単語分布を、単語の分散表現の空間上における多変量正規分布に置き換えたものである．これにより、トピックに単語の意味知識を反映させることが可能になる．本研究では、G-LDAにおける事後分布推定の方法に効率的な手法である Stochastic Variational Inference (SVI) を適用している．この手法は、大規模テキストに対して効率的なトピック推定を可能にし、逐次的な学習にも有効である。

収録刊行物

• 人工知能学会全国大会論文集

  人工知能学会全国大会論文集 JSAI2018 (0), 1Z203-1Z203, 2018

  一般社団法人 人工知能学会

詳細情報

• CRID: 1390282763024892032
• NII論文ID: 130007426469
• DOI: 10.11517/pjsai.jsai2018.0_1z203
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可