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J-GLOBAL ID：201002227534967338   整理番号：10A1147402

確率論的トピックモデル:グラフィックモデル設計と文書及び画像解析への応用に焦点

Probabilistic Topic Models

著者 (3件)： BLEI David (Princeton Univ.) ,  CARIN Lawrence (Duke Univ.) ,  DUNSON David (Duke Univ.)
資料名： IEEE Signal Processing Magazine  (IEEE Signal Processing Magazine)
巻： 27  号： 6  ページ： 55-65  発行年： 2010年11月 
JST資料番号： H0928A  ISSN： 1053-5888  CODEN： ISPRE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 確率論的トピックモデルは少ない単語数の分布を持つ文書の大全集をまとめるために使うグラフィックモデルであり,その分布をトピックと呼ぶ。本稿では階層混成モデルの最近の開発状況,特に大きな文書集や画像集のトピックモデリングについて提言し,有限次元パラメトリックトピックモデルと階層ディリクレ過程(HDP)に基づくノンパラメトリックベイズ対照物の両方について記述した。時系列データには2つのトピックモデルの拡張,即ち,トピックを時間に対して緩やかに変化させるものと,トピックの仮想的普及を変化させるものがある。信号処理分野におけるグラフィックモデル設計とその応用に焦点を絞って議論した。

シソーラス用語： *確率モデル ,  ネットワーク ,  モデル ,  ノンパラメトリック法 ,  Bayes推定 ,  解析 ,  *画像分析 ,  階層モデル ,  混合効果モデル ,  *数学モデル
準シソーラス用語： *グラフィカルモデル ,  *トピックモデル ,  混合モデル ,  *文書解析

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： トピックモデル ,  グラフィック ,  モデル ,  設計 ,  文書 ,  画像解析 ,  応用 ,  焦点