1. 2014年6月14日
Tokyo.R LT
「socceR！」
@tetsuroito
2014年6月14日土曜日

2. 自己紹介
名前 バックボーン
伊藤 徹郎 経済・ファイナンス
twitter ID R歴
@tetsuroito 2年くらい
「W杯開幕してテンション上がっている！」
2014年6月14日土曜日

3. 今、世界中でW杯の話題で
盛り上がっているに
違いない！
2014年6月14日土曜日

4. なんか
確認できる術はないものか
2014年6月14日土曜日

5. Google トレンド
2014年6月14日土曜日

6. うん！
盛り上がってる！
2014年6月14日土曜日

7. でも、今日は
Tokyo.R
2014年6月14日土曜日

8. 話題のトピックを
Rで‥
2014年6月14日土曜日

9. そうだね！
トピックモデルだね！
2014年6月14日土曜日

10. トピックモデルとは
文書は何らかの話題について書かれている
ある文書内に出てくる単語は、意味的な
関連性が強いと考えられる
トピックモデルは文書から何らかの話題
（トピック）を発見するための統計的なモデル
2014年6月14日土曜日

11. トピックモデルいろいろ
・Unigram Mixture
ナイーブベイズとクラス数kと各パラメータをEMアルゴリズムで繰り返し推定していく
・Probablistic Latent Semantic Indexing
PLSIと呼ばれる。潜在意味解析を確率的に解析、開発された生成モデル
各単語ごとに別なトピックから生成されたと仮定する
・Latent Dirichlet allocation
LDAと呼ばれる。階層ベイズモデルにしたもので、学習方法や応用・拡張研究が盛ん
2014年6月14日土曜日

12. よし！
LDAや！
※詳細な説明は割愛しますので、個々に調べてください。
（本人がちゃんと理解していないためw）
2014年6月14日土曜日

13. パッケージlda
をインスコ！！
同様に、ggplot2やreshape2も入れておきましょう！
2014年6月14日土曜日

14. とりあえず、
demo(lda)
2014年6月14日土曜日

15. ちーん！
2014年6月14日土曜日

16. 求む！
このエラーの
解決方法！
2014年6月14日土曜日

17. 一応データセットとかで
ごにょごにょしたら出て来た図
2014年6月14日土曜日

18. おわり！
ご清聴ありがとうございました
2014年6月14日土曜日