スケール不変な木構造棒折り過程に基づく無限階層トピックモデル

階層的トピックモデルは、多様なトピックを木構造で整理するために活用されてきた。しかし既存手法では、木が深くなるにつれて各トピックの平均確率が指数的に小さくなり、似通ったトピックが多数推定されてしまう。本研究ではこの課題に対し、スケール不変木構造棒折り過程を用いた階層的トピックモデル(ihLDA)を提案する。提案手法はトピック生成時にその親を考慮することで、トピック平均確率の減衰を抑え、深い木構造の推定を可能にする。また、提案手法は木構造棒折り過程の階層化でもある。提案手法が、ニューラルモデルを含む既存手法より2つの指標で優れることを実験的に確認した。