【Python】トピックモデル（LDA） - Qiita

トピックモデルとは？ 最近、自然言語処理の分野はディープラーニング一色ですが、古典的1な手法がまだ使われることもあります。 その古典的な手法の一つにトピックモデルというものがあります。 トピックモデルを簡単に説明すると、確率モデルの一種で、テキストデータ（例：ニュース記事、口コミ）のクラスタリングでよく使われるモデルです。 クラスタリングといえばk平均法（k-means法）が有名ですが、トピックモデルはk平均法とは異なるモデル（アルゴリズム）です。 具体的には、下記のように複数のクラスタに属することを許すのか、許さないかのかが違います。 k平均法 データは一つのクラスタのみに属する トピックモデル データは複数のクラスタに属する 例えば、「テニスプレイヤーの大坂なおみ選手が日産自動車から『GT-R』というスポーツカーを寄贈された。」というニュースが先日ありました。 大坂なおみ選手の観点から