ニューラル文章ベクトルと確率的潜在意味スケーリング
学習ポイント
テキスト分析の高度化：連続的な意味軸の定量化
最先端モデル：確率的潜在意味スケーリングの習得
理論と実践の統合：基礎解説と具体的な実行例
詳細概要
テキストを単に分類するのではなく, ある意味的な軸に沿って連続的に測ることは、社会科学・人文科学および実際的な場面で重要な問題である。このための方法として、本講演ではニューラル文書ベクトルを線形代数の計算によって高速に求めるニューラル線形モデル[1]をベースに、政治学方法論の分野で提案された潜在意味スケーリング[2]を項目反応理論を用いて確率的に拡張した、確率的潜在意味スケーリング[3]について解説を行う。この講演は、講演者の最近執筆した教科書『統計的テキストモデル』[3]の第5章をベースにしているが、 実行例や、項目反応理論の基礎的な解説も含め、より噛み砕いたものとしたい。
[1] "Researcher2Vec: Neural Linear Model of Scholar Recommendation for Funding Agency". Daichi Mochihashi. International Society for Scientometrics and Informatics (ISSI 2023), Vol. 2, pp.329-335, 2023.
[2] "確率的潜在意味スケーリング", 持橋大地. 情報処理学会自然言語処理 研究会 研究報告 2021-NL-249 (9), 2021.
[3] 『統計的テキストモデル』, 持橋大地. 確率と情報の科学シリーズ, 岩波書店, 2025.
対象者
テキストデータの高度な定量分析に携わる産業データサイエンティスト：従来のテキスト分類を超え、潜在的な意味を連続的な軸で定量化する高度な分析手法を導入したい方。
より解釈性が高く、ロバストなテキストモデルを構築したい実務家・研究者：ニューラル線形モデルや項目反応理論（IRT）といった統計的・機械学習的な基礎に基づき、確率的潜在意味スケーリングの理論と実践を体系的に学びたい方。
最新の統計的テキストモデルの理論と実践的なノウハウを効率よく学びたい方：最新の教科書のエッセンスを、基礎的な解説や実行例を通じて効率的に習得し、業務に活かしたいデータサイエンティスト、エンジニア。
社会科学・人文科学におけるテキスト分析の課題を解決したい方：テキストデータから、態度や意見などのグラデーションを持つ潜在変数を統計的に抽出する必要のある実務家や大学院生。
講師プロフィール
持橋 大地 （モチハシ ダイチ）
2011年 統計数理研究所 准教授 (モデリング研究系) / 総合研究大学院大学 統計科学専攻
2012年 統計数理研究所 准教授 (数理・推論研究系) に配置換
2015年 日本学術振興会 グローバル学術情報センター 分析研究員 (兼務, 2017年まで)
2015年 産業技術総合研究所 人工知能研究センター 客員研究員
2018年 日本学術振興会 学術情報分析センター 分析研究員 (兼務, 2024年まで)
2020年 日本医療研究開発機構 (AMED) 科学技術調査員 (兼務)
2024年 統計数理研究所 統計基盤数理研究系 教授
2024年 国立国語研究所 次世代言語科学研究センター 教授 (兼務)
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