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【自然言語処理】【Python】トピックモデル(LDA)を実装し、PyLDAvisを使ってインタラクティブに可視化する
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【自然言語処理】【Python】トピックモデル(LDA)を実装し、PyLDAvisを使ってインタラクティブに可視化する
はじめに SNSでのツイートや、ECサイトでの購買ビューから、消費者の行動や嗜好を分析するの使われる手... はじめに SNSでのツイートや、ECサイトでの購買ビューから、消費者の行動や嗜好を分析するの使われる手法として、トピックモデルがあります。 ここでは、トピックモデルのうち最も有名なLDA(潜在的ディリクレ配分法) について、簡単な概要とともにPythonを使ってどのように実装していくのかを紹介していきます。 また実装結果について、PyLDAvisやワードクラウドを使って可視化していきたいと思います。 トピックモデル(LDA)とは トピックモデルとは、文書が複数の潜在的なトピックから確率的に生成されると仮定したモデルです。トピックモデルでは、トピックごとに単語の出現頻度分布を想定することで、トピック間の類似性やその意味を解析できます。 これがトピックモデルの一般的な説明ですが、やや、わかりにくいですよね。 分かりやすく言うとこうです。 トピックモデルとは、文書を構成する各単語はトピックに基づ