確率的潜在意味解析

確率的潜在意味解析（かくりつてきせんざいいみかいせき、Probabilistic latent semantic analysis、PLSA、または情報検索の分野では 確率的潜在意味インデキシング（PLSI）とも）は、2モードデータや共起データの解析に用いられる統計的手法である。これは、潜在意味解析（LSA）と同様に、観測された変数の低次元表現を、いくつかの隠れた変数との関連性に基づいて得る方法である。

従来の潜在意味解析が線形代数に基づき、出現頻度表を特異値分解などによって次元削減するのに対し、確率的潜在意味解析は潜在クラスモデルに基づく混合分解を用いる。

 モデル 
サムネイル|300x300ピクセル|PLSAモデルのプレート記法（非対称表現）。は文書のインデックス変数、はトピック、は語。とは観測変数で、は潜在変数である。
語と文書の共起  を観測とすると、PLSAは各共起の確率を条件付き独立な多項分布の混合として次のようにモデル化する：



ここでは語の属する「トピック」を意味する。トピック数は事前に決定されるハイパーパラメータであり、データから推定されるものではない。

最初の式は「対称モデル」で、語と文書がともにトピックから生成される構造を示している。一方、二番目の式は「非対称モデル」で、文書に対してトピックがまず選ばれ、そこから語が生成される。

このモデルではパラメータの数は  であり、文書数に比例して増加する。そのため、PLSAは訓練コーパス上の文書に対しては生成モデルだが、新しい文書の生成モデルとは言えない。

モデルパラメータはEMアルゴリズムによって学習される。

 応用 
PLSA はフィッシャーカーネルを用いて識別的な文書表現として使用されることもあるThomas Hofmann, Learning the Similarity of Documents : an information-geometric approach to document retrieval and categorization, Advances in Neural Information Processing Systems 12, pp-914-920, MIT Press, 2000。

PLSA は、情報検索、情報フィルタリング、自然言語処理、機械学習、バイオインフォマティクス など幅広い分野に応用されている。

ただし、PLSA で使用されるアスペクトモデルには過学習の問題があることが指摘されている。

 拡張 

 階層モデルの拡張
 非対称型：MASHA（Multinomial ASymmetric Hierarchical Analysis）Alexei Vinokourov and Mark Girolami, A Probabilistic Framework for the Hierarchic Organisation and Classification of Document Collections, in Information Processing and Management, 2002
 対称型：HPLSA（Hierarchical Probabilistic Latent Semantic Analysis）Eric Gaussier, Cyril Goutte, Kris Popat and Francine Chen, A Hierarchical Model for Clustering and Categorising Documents , in "Advances in Information Retrieval -- Proceedings of the 24th BCS-IRSG European Colloquium on IR Research (ECIR-02)", 2002
 生成モデルの拡張：
 潜在的ディリクレ配分法（LDA） - 文書ごとのトピック分布にディリクレ分布を導入し、PLSAの欠点（新文書を生成できない）を克服する。
 高次元データへの拡張：PLSAは3変数以上の共起にも拡張可能であり、追加の条件付き分布を導入することで、非負値テンソル因子分解に対応する確率モデルとして利用できる。

 歴史 
PLSAは潜在クラスモデルの一例であり、非負値行列因子分解との理論的関連性も報告されているChris Ding, Tao Li, Wei Peng (2006). "Nonnegative Matrix Factorization and Probabilistic Latent Semantic Indexing: Equivalence Chi-Square Statistic, and a Hybrid Method. AAAI 2006" Chris Ding, Tao Li, Wei Peng (2008). "On the equivalence between Non-negative Matrix Factorization and Probabilistic Latent Semantic Indexing"。この用語「PLSA」は1999年にトーマス・ホフマンによって導入されたThomas Hofmann, Probabilistic Latent Semantic Indexing, Proceedings of the Twenty-Second Annual International SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR-99), 1999。

 関連項目 

 パチンコ配分モデル
 ベクトル空間モデル

 脚注 

 外部リンク 
 Probabilistic Latent Semantic Analysis
 Complete PLSA DEMO in C#

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Category:潜在変数モデル
Category:分類アルゴリズム