DDSTM:SpikeandSlab事前分布を用いた動的スパース・トピックモデル

トピックモデルは文書生成をモデル化する自然言語処理手法の一つで，トピックと単語の分布に基づいて単語を生成する．既存の推定手法にはplSAやLDAなどがあるが，これらは時系列性を考慮しない．本研究では，時系列変化と分布のスパース性を同時に扱う新しいモデル，動的スパース・トピックモデル(DDSTM)を提案する．DDSTMは動的トピックモデル(DTM)を基にし，SpikeandSlabPriorを事前分布として使用し，スパース性を保ちながら時系列変化をモデル化する．この手法により，トピックと単語の分布のスパース性と時系列変化を統合し，解釈性を高めることができる．実証分析では，実データを用いて提案モデルの特徴を確認する．