🌟 潜在的ディリクレ配分法（LDA：Latent Dirichlet Allocation）とは？
👉 大量の文章データの中から「隠れた話題（トピック）」を自動的に見つけるための機械学習手法です。
（※トピックモデルの代表的な方法）
✅ 何をするもの？
- たくさんの文書があるときに、**「どんなテーマが含まれているか」**を推測します。
- 各文書は、複数のトピックが混ざってできていると仮定します。
- そして、各トピックは、特定の単語の集合で表現されると考えます。
✅ ざっくりイメージ
例えば、ニュース記事がたくさんあるとき：
- トピック1：政治 → 政府、大統領、法律、選挙
- トピック2：スポーツ → 試合、選手、ゴール、観客
- トピック3：テクノロジー → AI、スマホ、インターネット、アプリ
それぞれのニュース記事は、
- 「このニュースは60%政治、30%スポーツ、10%テクノロジー」
みたいにトピックの混合割合で表されると考えます。
✅ 仕組み（ざっくり流れ）
- 文書内の単語を観察する
- 「この単語はこのトピックらしいな？」と仮の割り当てをする
- その仮定を何度も見直して、よりよいトピックの割り当てを探す
- 文書ごとの「トピックの分布」と、トピックごとの「単語の分布」が得られる
✅ 特徴まとめ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 目的 | 文書群の中から隠れたトピック構造を発見する |
| 仮定 | 各文書は複数トピックの混合、各トピックは単語の分布 |
| 使われる場所 | ニュース記事の分類、レビューの分析、SNS投稿の分析 など |
| 基礎的な考え方 | ディリクレ分布という確率分布を使って「トピックの混ざり具合」を表現 |
📝 まとめ
- 潜在的ディリクレ配分法（LDA）は、
**「たくさんのテキストから、話題を自動で抽出する技術」**です！ - 「政治・スポーツ・経済」みたいなトピックを人手なしで見つけて、
文書のテーマを理解するために役立ちます。