<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>トピックモデル on 北澤茉奈のホームページ</title>
    <link>https://mkitazawa.com/keywords/%E3%83%88%E3%83%94%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB/</link>
    <description>Recent content in トピックモデル on 北澤茉奈のホームページ</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>ja-jp</language>
    <lastBuildDate>Fri, 26 Dec 2025 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://mkitazawa.com/keywords/%E3%83%88%E3%83%94%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>#138 手法のはなし（３）</title>
      <link>https://mkitazawa.com/day-log/138/</link>
      <pubDate>Fri, 26 Dec 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://mkitazawa.com/day-log/138/</guid>
      <description>&lt;p&gt;Blei and Lafferty（2006）では、LDAモデルについて、各文書に含まれる単語は、複数のトピックが混ざり合った結果として生成されると仮定していることが説明されています。ここでいうトピックとは、語彙全体に対する確率分布として捉えられるものです。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>#137  手法のはなし（２）</title>
      <link>https://mkitazawa.com/day-log/137/</link>
      <pubDate>Thu, 25 Dec 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://mkitazawa.com/day-log/137/</guid>
      <description>&lt;p&gt;前回に引き続き、今回は「トピックモデル」について、村中（2021）と田畑（2020）を参考にしながら、分かる範囲で整理してみたいと思います。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;村中（2021）によれば、トピックモデルとは、「&lt;mark&gt;Latent Dirichlet Allocation（LDA）を用いて、トピックとしてまとめられる潜在変数に基づき、観測された単語を生成する統計的なアプローチ&lt;/mark&gt;」とされています。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>#136 手法のはなし（１）</title>
      <link>https://mkitazawa.com/day-log/136/</link>
      <pubDate>Wed, 24 Dec 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://mkitazawa.com/day-log/136/</guid>
      <description>&lt;p&gt;昨日、ちょっとしたお祝いの席があり、そこで久しぶりにトピックモデルの話題が出ました。しばらく触れていなかった分、改めて背景や用語を整理しておきたいなと思い、今回は村中（2021）を手がかりにまとめてみます。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
