2005年02月13日
LDA, PMM
時間ができたのでちょい勉強
ともに、テキスト生成モデルであるが、1つのテキストは複数のトピックから
生成されるという前提を置いている。結局のところ、この二つはほとんど
同じのようだ。
共通点:
トピック毎に別々の多項分布を作り、多項分布の
パラメータをトピックシンプレックスの重みで混合した値を
全体の多項分布のパラメータと思う。あとは、シンプレックス上の全点で
周辺化すれば完成。
相違点:
LDAはトピックシンプレックスをディレクレ分布から生成, 周辺化
PMMはトピックシンプレックスを各トピックの離散的な点から生成, 周辺化
PMM のほうがトピックに鋭いピーク
LDA は、ディレクレを仮定するので、ソフト
PMM の計算は離散的な点という意味で楽、
LDA は周辺化する際に積分計算が必要となるので、計算がやっかい。
気になるのは、複数トピックの仮定というのがこれからどうなるのかということ。
blog のように lightweight な文書が増えたらどうなんだろう?
1blog に複数のトピックを書くのは SEO 的にマズーだし。
投稿者 taku : 2005年02月13日 21:38
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