2024-03-30T00:03:21Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000943622024-03-29T05:26:34Z01164:03500:06967:07223
回帰分析のためのマージン最大化トピックモデルのギブスサンプリング推定Gibbs Sampling Estimation of Maximum Margin Supervised Topic Models for Regressionjpn匿名化・回帰分析・問合せhttp://id.nii.ac.jp/1001/00094343/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=94362&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2013 by the Institute of Electronics, Information and Communication EngineersThis SIG report is only available to those in membership of the SIG.神戸大学神戸大学上野, 良輔江口, 浩二連続値ラベル付き文書データを対象とした回帰分析のアプローチの一つに潜在トピックを用いた方法がある.とりわけ,最近になって,MedLDA と呼ばれる手法が提案されている.この手法において,従来は変分ベイズ法に基づいた潜在トピックの推定が試みられてきた.最近になって周辺化ギブスサンプリング法などによる推定手法についても研究されるようになってきたが,十分な検討が行われているとは言い難い.そこで,本研究では,MedLDA による回帰分析を目的とし,周辺化ギブスサンプリング法を用いた推定手法を定式化し,実験に基づいた評価を行う.Regression based on latent topics is one of the promising approaches for analyzing a collection of documents associated with continuous labels. MedLDA is one such model that was proposed recently. For the inference of MedLDA, a variational Bayesian method has been used. Very recently, some other inference methods such as collapsed Gibbs sampling have been applied to this model; however, they have not been sufficiently explored. In this paper, we formulate an inference method based on collapsed Gibbs sampling for MedLDA for the purpose of regression analysis, and show the results of experimental evaluation.AN10114171研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)2013-IFAT-11133162013-07-152013-07-05