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#32 Word Features for Latent Dirichlet Allocation

休憩がてらにざっと読む(なのでいつも以上にちゃんと読んでない)。LDAに色々なfeatureを付っこむという話。"Germany"とか"politics"とかは表層こそ違うものの、政治とかそういうトピックにまとまって欲しい。LDAでもそういう風に持っていくことはできるが、f…

#23 Infinite Latent Feature Models and the Indian Buffet Process

DMLAにてtakuo-h君が紹介。途中から何をやっているか分かってきたが、できることとしては(Bayesian)sparse PCA + DPという感じ。latent featureというのが(PRMLとかに書いてあるような)Bayesian PCAでいうところのzに対応していて、そこの次元数がDPによって…

#10 Sharing clusters among related groups: Hierarchical Dirichlet processes

Hierarchical Dirichlet processes(HDP)の元論文。Group化されたようなデータに対してDPをそのまま使うとグループ間での特徴を共有できないので、どうにかしたい(ノンパラのいいところはそのままにしつつ)。テキストで考えると分かりやすいので、今後はグル…

#5 Hierarchical topic models and the nested Chinese restaurant process

今さら感あるかもしれないけど読む。DPはデータの複雑度に応じてクラスタ数を決めるようなノンパラなモデルだが、普通の(flatな)クラスタの構造しか学習できない。それに対し、この論文で説明されるNest Chinise Restaurant Process(nCRP)とかHierarchical L…

#73 Correlated topic models

David M. Blei and John Lafferty, In Lawrence K. Saul, Yair Weiss, and L´eon Bottou, editors, Advances in Neural Information Processing Systems 17, Cambridge, MA, 2005. MIT Press.今日のDMLAにて紹介。LDAのトピック間に相関を入れたようなモデル…