とてもピンポイントな質問で申し訳ありませんが、  
『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』（奥村学 監修、佐藤一誠 著）の  
2.2節の式(2.3)の前の文章に以下が書かれており、私には飛躍的で理解できません。

> `p(x_i=k | π)=Multi(n_k=1 | π, 1)`と考えられるため、  
>  これを`p(x_i | π)=Multi(x_i | π)`と表記する。

ここで、K個の目を持ついびつなサイコロを想定しており、

  1. kの目が出る確率は`π_k`です。
  2. `x_i=k`により、i回目の試行でkが出ることを表します。
  3. n回の独立した試行において、`n_k`はkの目が出る回数を表します。

1行目は理解できますが、それによってなぜ2行目が成立するのかが分かりません。  
多項分布は`Multi(目が出る回数 | 目の出る確率, 試行回数)`で書くと思っていましたが、  
`x_i`はどう見ても「回数」ではないし、試行回数も書かれていません。

超有名本なのでどなたか読破した方がいらっしゃいましたら、ご教授いただきたいです。  
以上、宜しくお願い致します。
CC BY-SA 4.0
2018-11-10T08:27:47.973
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question
機械学習
『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』の2.2節のp(x_i | π)=Multi(x_i | π)の成立理由