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トピックモデルとは

トピックモデルとは、文書データから単語の種類など元に「出現する確率を推定する」モデルのことです。 

トピックモデルを活用する事で、以下のような事に活用できます。

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テキストデータのクラスタリング

また、トピックモデルにも手法がいくつかあり、以下が手法としては有名です。

・LDA(潜在ディリクレ分配法、Latent Direichel Allocation)

・LSI(Latent Semantic Indexing)

・PLSI(Probalistic LSI)

PythonでLDAを扱うには

Pythonで、LDA(潜在ディリクレ分配法、Latent Direichel Allocation)を扱うには、

sckit-learnを用いる方法と、Gensimを用いる方法があります。

前者の場合、sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocationを用い、後者の場合gensim.models.ldamodel.LdaModelを用います。

関連：scikit-learn（sklearn）とは？

関連：Gensimとは

自然言語処理を学ぶには

自然言語処理を学ぶに限らず、機械学習技術を学ぶ上でおすすめなのは、機械学習エンジニアからいつでも質問できる環境で学ぶことが大切です。

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