蒙古タンメン中本コーパスに対してのLDAの適用とトピック数の探索 – かものはしの分析ブログ都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト モチベーション 前回の記事では、Webスクレイピングにより入手した、蒙古タンメン中本の口コミデータに関して、Word2Vecを適用した特徴量エンジニアリングの事例を紹介しました。 今回はせっかく興味深いデータがあるので、どのようなトピックがあるのかをLDAを適用したいと思います。加えて、これまで記事で扱ってきたLDAの事例では評価指標であるPerplexityやCoherenceを扱ってこなかったことから、トピック数がどれくらいであるべきなのか、考察も含めて行いたいと
