トピックモデルを利用したアプリケーションの作成 | Tech-Sketch

最近、「機械学習」や「自然言語処理」、といったキーワードを聞くことが多くなってきていると思います。 反面、すごそうだけどなんだか難しいもの、というイメージもあるのではないかと思います。そこで、今回は「自然言語処理」の一種であるトピックモデルを取り上げ、その仕組みを紹介するとともに、その実装方法について解説していきたいと思います。 (「機械学習」の方については、以前開催した勉強会の資料がありますので、興味があればそちらもご参照ください。) トピックモデルとは トピックモデルは、確率モデルの一種になります。つまり、何かが「出現する確率」を推定しているわけです。 トピックモデルが推定しているのは、文章中の「単語が出現する確率」になります。これをうまく推定することができれば、似たような単語が出てくる文章(=似たようなモデルの文書)が把握でき、ニュース記事などのカテゴリ分類を行ったりすることができま

[ash-like-the-snow]

トピックモデルについて

[yoyama]

“このように、トピックモデルは非常に応用範囲の広いモデルとなっています。 今回の解説が、アイデアを形にするための一助となれば幸いです。”

[taka_say]

topic modeling

[kitanokumo]

“文章まで生成できるのではという気もしますが、トピックモデルが推定するのは「単語が出現する確率」であり、文法規則は気にしません。 あくまで文章における単語とその出現頻度にフォーカスしたモデル”