LDAとは？トピックモデリングの基本概念をわかりやすく解説する
はじめに
LDAは、トピックモデリングの基本的な手法の一つです。トピックモデリングとは、大量のテキストデータを分析し、その中に含まれるトピックを自動的に抽出する手法のことです。例えば、あるニュースサイトの記事一覧をトピックモデリングにかけると、政治・経済・スポーツなどのトピックが自動的に抽出されます。
LDAとは？
LDAは、Latent Dirichlet Allocationの略で、潜在ディリクレ配分とも呼ばれています。LDAは、ベイズ統計学に基づいた確率モデルであり、トピックモデリングの中でも特に有名な手法の一つです。
LDAでは、以下のような仮定を置いています。
– 各文書は、複数のトピックから構成される。
– 各トピックは、複数の単語から構成される。
– 文書中の各単語は、あるトピックによって生成される確率が高い。
LDAは、このような仮定に基づいて、文書中の単語の出現パターンから、文書に含まれるトピックを推定します。
LDAの手順
LDAの手順は、以下のようになります。
1. トピック数kを決定する。
2. 全文書を単語に分割する。
3. 各単語にランダムにトピックを割り当てる。
4. 以下の手順を反復的に繰り返す。
– 各単語wを取り出し、それが属する文書dと現在のトピックzを抽出する。
– wが属するトピックzの出現回数を減らし、d中のzの出現回数を減らす。
– トピックzの出現確率と、単語wが属するトピックの出現確率を計算し、その確率に基づいて新しいトピックzを割り当てる。
5. 収束したら、各文書に含まれるトピック分布を推定する。
まとめ
LDAは、トピックモデリングの中でも広く使われている手法です。LDAは、文書中の単語の出現パターンから、文書に含まれるトピックを推定することができます。LDAを使うことで、大量のテキストデータから、トピックを自動的に抽出することができます。