1. 統計的潜在意味解析とは
1. 潜在的意味・トピックと潜在的共起性
2. 潜在的意味解析の歴史
3. 統計的潜在意味解析とデータ駆動インテリジェンスの創発
4. 確率的潜在変数モデル
5. 確率的生成モデルとグラフィカルモデル
2. Latent Dirichlet Allocation
1. 概要
2. 多項分布とDirichlet分布
3. LDAの生成過程
4. LDAの幾何学的解釈
5. LDAの応用例
3. 学習アルゴリズム
1. 統計的学習アルゴリズム
2. サンプリング近似法
3. 変分近似法
4. 逐次ベイズ学習 - 変分近似法の場合
5. 逐次ベイズ学習 - サンプリング近似法の場合
6. Dirichlet分布のパラメータ推定
7. 評価方法
8. 各種学習アルゴリズムの比較
9. モデル選択
4. 潜在意味空間における回帰と識別
1. 背景
2. 潜在意味空間における回帰問題
3. 潜在意味空間における分類問題
5. 拡張モデル
1. 相関構造のモデリング
2. 系列データのモデリング - 統語構造のモデリング
3. 時系列データのモデリング
4. 補助情報を考慮したモデリング
1. 確率の基礎
2. ユニグラムモデル
3. 混合ユニグラムモデル
4. トピックモデル
5. トピックモデルの拡張:他の情報も利用する
6. トピックモデルの拡張:トピックに構造を入れる
7. 文書以外のデータへの適用
8. トピック数の推定
A. 代表的な確率分布