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

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