qiita記事にDTM適用してみた - Qiita
はじめに qiita記事にLDA・HDPを適用してみたの続き。 モチベーション 技術の時系列変化、例えば、AIとかコンテナとかの流行が見えるか見てみたかった。とはいえ、前回、トピック分類に若干失敗していたので、期待半分。 対象文書 前回の記事と同じくqiitaの記事です。 使ったライブラリ Dynamic Topic Modelsもgensimで利用できるのでこれを使います。 https://radimrehurek.com/gensim/models/wrappers/dtmmodel.html 参考記事 DTMについて トピックモデルシリーズ 7 DTM （Dynamic Topic Model） の一種 トピックモデルの応用： 関係データ、ネットワークデータ 驚異のアニヲタ社会復帰への道 DTM解析 gensimの利用方法について https://markroxor.github.i
LDAによるトピック解析 with Gensim - Qiita
はじめに 今回は、Latent Dirichlet Allocation（潜在的ディリクレ配分法、以下「LDA」と略）と呼ばれるトピックモデルについて取り上げます。 特に本記事では、LDA というトピックモデルを扱う上で押さえておくべき、トピックモデルやコーパスの概念に触れながら、前処理を含めた分析の流れやモデルの評価方法などについて、実装を通じて理解を深めていくことを目的とします。 また併せて、本記事では、結果の可視化の手法についてもいくつか紹介したいと思います。 分析の流れとしては、ストップワードなどの文章の前処理の後、Gensim を用いて、文章をいくつかのトピックに分類していき、最後に WordCloud と pyLDAvis により結果の可視化を行っていきます。 目次 トピックモデルについて 分析環境と事前準備 モジュールの設定とデータのインポート 前処理 辞書とコーパスの作成
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