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詳細な知識や実装は試験には必ずしも必須ではありませんが、試験対策として理解を深めたい方はぜひ最後までご覧ください。
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トピックモデル
k-means法やウォード法と同様クラスタリングを行うモデル。文章を潜在的な「トピック（単語の出現頻度分布）」から確率的に現れるのものと仮定して分析を行う。各トピックの確率分布を推定できれば、傾向や単語の頻度、次にくる文章の予測が可能となる。各文書データ間の類似度を求めることができるため、レコメンドシステム（推薦システム）に用いることができる。データをひとつのクラスタに分類するk-means法などと異なり、トピックモデルは複数のクラスタにデータを分類するのが特徴。トピックモデルの代表的な手法に潜在的ディリクレ配分法（latent Dirichlet allocation、LDA）がある。
トピックモデル
トピックモデルは、テキストやドキュメントなどの非構造化データの大規模なコレクションでパターンとテーマを識別するのに役立つ機械学習手法の一種です。
トピックモデルの目標は、ドキュメントの大規模なコーパスに存在する基本的なトピックやテーマを、手動でラベル付けや注釈を付けなくても自動的に検出することです。
これは通常、確率モデルを使用して行われます。これは、一連のトピックに対する確率分布をコーパス内の各ドキュメントに割り当てます。トピック自体は、特定のトピックに各単語が出現する確率を反映する単語の分布として表されます。
トピック モデルがコーパスでトレーニングされると、同様のドキュメントをまとめてクラスター化し、重要なキーワードやテーマを特定し、コーパスの内容を要約するために使用できます。大量のデータ コレクションから隠れたパターンと洞察を発見するための強力なツールであり、自然言語処理、情報検索、ソーシャル ネットワーク分析などの分野で応用されています。
LDA
LDA
LDA (Latent Dirichlet Allocation) は、テキスト データを分析するために機械学習や自然言語処理 (NLP) で使用される一般的な確率モデルです。これはトピック モデリング アルゴリズムの一種であり、ドキュメントのコレクション内の基になるトピックと、ドキュメント内のそれらのトピックの分布を検出できます。
LDA の背後にある基本的な考え方は、各ドキュメントをトピックの混合物として表し、各トピックを単語の分布として表すことです。LDA は、各ドキュメントがトピックの混合から生成され、ドキュメント内の各単語がトピックの 1 つから生成されることを前提としています。
トレーニング プロセス中に、LDA モデルはドキュメントのコーパス内のトピックの分布と単語の分布を学習します。モデルがトレーニングされると、それを使用して、新しい未公開ドキュメントのトピックを推測できます。LDA は、ドキュメントの分類、ドキュメントのクラスタリング、トピックのモデリングなど、さまざまなタスクに使用できます。
LDA の出力は、語彙内の単語の確率分布として表される一連のトピックと、各ドキュメントの各トピックの確率を表す一連のドキュメント-トピック分布です。これらの出力は、さまざまなダウンストリーム タスクに使用できます。たとえば、ドキュメントのコレクション内のメイン テーマを特定したり、特定のクエリに最も関連性の高いドキュメントを特定したりできます。
LDAのアルゴリズム
LDA アルゴリズムは次のように機能します。
- 最初のステップは、記事、本、ソーシャル メディアの投稿などの大量のドキュメントをアルゴリズムに入力することです。
- 次に、アルゴリズムは各ドキュメントに出現する単語の頻度を分析し、コレクション内のすべての単語の辞書を作成します。
- 次に、アルゴリズムは、ドキュメント内での共起に基づいて、類似した単語をトピックにグループ化します。たとえば、「コンピューター」、「ソフトウェア」、「プログラミング」などの単語は、「テクノロジー」トピックにグループ化される場合があります。
- トピックが識別されると、アルゴリズムは各ドキュメントの各単語に確率を割り当て、特定のトピックの一部である可能性を示します。
- 最後に、アルゴリズムは、各文書に含まれる単語と、各文書の一部である可能性に基づいて、各文書の最も可能性の高いトピックのリストを出力します。
