潜在的ディリクレ配分法

たくさんの文章を扱うとき、その奥に隠れている話題を機械で自動的に取り出したいという需要は常にあります。人間であれば、文章を読んで中身を短くまとめたり、大事な話題を見つけ出すことは簡単ですが、コンピュータには難しいことです。そこで話題モデルが登場します。話題モデルとは、たくさんの文章の中から隠れた話題を抽出し、それぞれの文章がどの話題についてどれくらい触れているかを確率で表す統計的な方法です。 たとえば、新聞の記事を分析するとします。政治、経済、運動競技といった話題が取り出され、それぞれの記事がどれくらいそれらの話題に関係しているかが数値で示されます。一つの記事の中に複数の話題が混ざっている場合も、話題モデルはそれぞれの話題への関連度合いを確率で表すことができます。例えば、「新しい競技場の建設について、経済効果と地域活性化の観点から論じる」という記事は、運動競技の話題と経済の話題の両方に関連していると考えられ、それぞれの話題への関連度合いが数値化されます。 このように、話題モデルを使うことで、膨大な量の文章データの中から重要な話題を効率よく見つけ出したり、文章同士のつながりを調べることができるようになります。また、ある話題に特化した記事を見つけたい場合にも役立ちます。例えば、「経済」という話題に強く関連する記事だけを抽出することで、経済ニュースだけを読むことができます。さらに、話題モデルは文章を分類するためにも使えます。それぞれの話題への関連度合いを見て、最も関連度の高い話題に分類することで、自動的に文章を分類することが可能になります。このように、話題モデルは大量の文章データを扱う上で非常に役立つ手法と言えるでしょう。