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『言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)』(いわゆる高村本)で研究室の後輩が勉強会をし... 『言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)』(いわゆる高村本)で研究室の後輩が勉強会をしていて、自分でも一瞬わからなかったのでメモ。 PLSAとかPLSIとかアスペクトモデルとか名前がいろいろあってよくわからないです。 同時確率 文書を、単語を、トピック(クラスタ)をとしたとき同時確率は以下のようになる。 Q関数 とおくと Q関数は 突然が出てきて説明が無いですが、たぶんになる回数とか頻度とかです。 Eステップ Mステップ 確率なので、以下の制約を満たさなければならない。 このときラグランジュ関数 について で偏微分して 式変形すると 制約より よって 式変形後の式に代入すると について と同様。 制約より について と同様。 制約より 余談(他の定義) probabilistic latent semantic analysis - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」 Prob