重み付き情報理論的クラスタリングを用いた確率的潜在意味解析の性能向上

摘要

確率的潜在意味解析および潜在的デイリクレ配分モデルは，画像や文書などのデータ解析に用いられている．本報告では，モデルパラメータ推定における初期値設定を，重み付き情報理論的クラスタリングの結果を利用して行う方法を提案する．さまざまなテキストデータを用いた実験（PLSAにおけるMAP推定）により，従来のランダムな初期値設定による方法よりも提案手法が優れることを示し，その有効性を確認した．