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書誌情報サマリ

タイトル

トピックモデル

人名 岩田 具治／著
人名ヨミ イワタ トモハル
出版者・発行者 講談社
出版年月 2015.4

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

書誌種別 図書
タイトル トピックモデル
並列タイトル Topic Models
シリーズ名 機械学習プロフェッショナルシリーズ
タイトルヨミ トピック モデル
シリーズ名ヨミ キカイ ガクシュウ プロフェッショナル シリーズ
人名 岩田 具治／著
人名ヨミ イワタ トモハル
出版者・発行者 講談社
出版者・発行者等ヨミ コウダンシャ
出版地・発行地 東京
出版・発行年月 2015.4
ページ数または枚数・巻数 10,148p
大きさ 21cm
価格 ￥２８００
ISBN 978-4-06-152904-5
ISBN 4-06-152904-5
注記 文献:p145〜147
分類記号 007.636
件名 言語情報処理
内容紹介 大量のデータを活用し、有益な情報を発見するためのツールとして注目されている「トピックモデル」を理解し、発展させるためのテキスト。必要な確率論から最新応用事例までを、丁寧に解説する。
著者紹介 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻修士課程修了。NTTコミュニケーション科学基礎研究所主任研究員(特別研究員)。
言語区分 JPN
タイトルコード 1009811895097
目次 第1章 確率の基礎
1.1 確率／1.2 確率分布
第2章 ユニグラムモデル
2.1 文書表現／2.2 ユニグラムモデル／2.3 最尤推定／2.4 最大事後確率推定／2.5 ベイズ推定／2.6 ベイズ予測分布／2.7 ハイパーパラメータ推定／2.8 モデル選択
第3章 混合ユニグラムモデル
3.1 混合ユニグラムモデル／3.2 混合モデル／3.3 EMアルゴリズム／3.4 変分ベイズ推定／3.5 ギブスサンプリング
第4章 トピックモデル
4.1 トピックモデル／4.2 グラフィカルモデル／4.3 最尤推定／4.4 変分ベイズ推定／4.5 ギブスサンプリング／4.6 MAP推定,変分ベイズ推定,ギブスサンプリングの関係／4.7 潜在意味解析／4.8 評価尺度／4.9 実験
第5章 トピックモデルの拡張:他の情報も利用する
5.1 結合トピックモデル／5.2 対応トピックモデル／5.3 ノイズあり対応トピックモデル／5.4 著者トピックモデル／5.5 トピック追跡モデル
第6章 トピックモデルの拡張:トピックに構造を入れる
6.1 相関トピックモデル／6.2 パチンコ配分モデル／6.3 確率的潜在意味可視化
第7章 文書以外のデータへの適用
7.1 画像／7.2 ネットワーク
第8章 トピック数の推定
8.1 混合モデルのトピック数の推定／8.2 トピックモデルのトピック数の推定
付録A 代表的な確率分布
A.1 ベルヌーイ分布／A.2 カテゴリ分布／A.3 正規分布／A.4 多次元正規分布／A.5 ポアソン分布／A.6 指数分布／A.7 ガンマ分布／A.8 ウィッシャート分布／A.9 ベータ分布／A.10 ディリクレ分布



目次


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