G検定対策！「トピックモデル」がわかる学習ノート

一言でいうと、「大量の文章をAIが自動で読み、どんな話題（トピック）が、どれくらいの割合で含まれているかを分析する技術」です。

例え:
ジャンル分けされていない図書館（＝大量の文章）で、AI司書が本を1冊ずつチェック。「『宇宙』『実験』が多いから、これは“科学”だな」「『武将』『合戦』が多いから、これは“歴史”だな」と、自動で話題のグループ（トピック）を見つけ、分類してくれるイメージです。

クラスタリング (Clustering)
- 「行動」のこと。似たもの同士を集めてグループ分けする「作業」そのものを指します。
- 例え: りんごとみかんを「赤い山」と「オレンジの山」に分ける行動。
トピック (Topic)
- 「結果」のこと。クラスタリングによって出来上がった「グループ」そのものを指します。
- 例え: 分け終わった「赤い山」（＝りんご）や「オレンジの山」（＝みかん）というグループ。

トピックモデルでは、まず「よく一緒に出てくる単語（『宇宙』と『実験』など）」をクラスタリング（行動）し、その結果できた単語グループをトピック（結果）と呼びます。

以下の順番で技術が発展してきました。現在では LDA が主流です。

LSA (潜在的意味解析)
- 単語同士の関連性から、なんとなくグループ分けする初期の手法。
pLSA (確率的潜在的意味解析)
- LSAに「確率」の考えを導入。「この文書は“科学”トピックが70%, “歴史”トピックが30%」のように、割合を出せるようになった。
LDA (潜在的ディリクレ配分法)
- pLSAをさらに進化させた現在の主流。「そもそも文書は、いくつかのトピックを特定の“配合ルール”で混ぜて作られているはず」という前提（ディリクレ分布）を導入し、より柔軟で精度の高い分析が可能になった。新しい文書（未知の文章）の分類も得意。

トピックモデルは、単に単語をグループ分けするだけではありません。以下の2つを同時に行います。

① 世の中にある「話題（トピック）」の発見
- 文章全体から「よく一緒に出る単語グループ」を見つけ出す。
- 例（ケーキの材料）: 「小麦粉, 卵, 砂糖」→ トピックA (スポンジ)、「生クリーム, 砂糖」→ トピックB (クリーム) を発見する。
②「文書ごと」の「話題の配合率」の計算
- 個々の文書を見て、①で見つけたトピックが「何％ずつ」含まれているかを計算する。
- 例:
  - 文書1（ショートケーキ）= A:40%, B:40%, C(フルーツ):20%
  - 文書2（フルーツタルト）= A:30%, B:10%, C(フルーツ):60%

この「配合率」こそが、その文書の「主題」の正体です。文書2は「フルーツ」の割合が最も高いため、主題はフルーツだと分かります。

トピックモデルは強力なツールですが、どう使うかは分析者（人間）次第です。

例：長編推理小説を分析する場合
- 分析単位＝「小説1冊まるごと」
  - 結果: 途中の展開（日常→事件→解決）は平均化され、「この小説は『推理』トピックが80%です」という全体的なジャンルがわかる。
- 分析単位＝「章ごと」
  - 結果: 「1章は『日常』90%」「2章は『事件』70%」… のように、物語の展開につれて話題がどう移り変わったかがわかる。

「リンゴかオレンジか（果物全体）」を見たいのか、「種か果肉か（果物の部分）」を見たいのか、目的に合わせて分析の「粒度（単位）」を決めることが重要です。

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