NIPS今さら感あるかもしれないけど読む。DPはデータの複雑度に応じてクラスタ数を決めるようなノンパラなモデルだが、普通の(flatな)クラスタの構造しか学習できない。Allocation(hLDA)はflatではなく階層的な関係を学習できる。5の単語の階層概念みたいなものがどういうことができるかぱっと見で分かりやすい。2003では深さはLでfixedされているが、2010とかでは深さも固定しないでできるモデルで書かれている)。CRPはもう説明しない。nCRPの生成過程を自分用メモとして書いていく。Restaurantのお客さんはtreeの1層(root)からL層まで順番にめぐって行く。Dirichletから引いてくる。パラメータとする多項分布からtreeのどこレベル(階層の深さ)から取ってくるかを表わす変数zを引いてくる。レベルを決めたら、無限個のブランチに対応する単語の多項分布からwを取ってくるという流れ。