ベイジアンネットワーク・テキストマイニング講習会
2020年3月11日（水） 8:50～16:40
六甲台第2キャンパス 自然科学総合研究棟3号館 1階 125室
当日は２つのソフトウェアをハンズオンで使いながら，ベイジアンの分析と，テキストマイニングの実践を体験しました。ベイズについてきちんと学んだのは初めてでしたが，講師には基礎からおしえていただき，いろいろ勉強になりました。
ベイズの分析ではSEM（構造方程式モデリング）に似た因果を示すパス図が生成されますが，SEMとは異なり，得られたモデルの中で，あるデータを変えると他のパラメタがどう連動して変わるのか，シミュレーションすることができます。
SEMとベイズの違いについて言うと，SEMは連続データを式で表現することにウェイトを置くのに対し，ベイズは離散データを確率で表現するといった方向性の違いがあるそうです。SEMが現象（の背後にあるモデル）の記述の道具であるのに対し，ベイズはシミュレーションを志向しているとも言えそうです。
コーパス言語学への応用を考えた場合，パラメタの関係を式で表さず，確率のシミュレーションに使う，というベイズの特徴を使って，どういう面白い分析ができるのか（できないのか），ちょっと考えてみたいです。
