潜在的ディリクレ配分法（LDA）

2024年6月8日

潜在的ディリクレ配分法（Latent Dirichlet Allocation、LDA）は、トピックモデリングの手法の1つです。テキストや文書のコーパスを解析し、それらがどのようなトピックから構成されているかを抽出するために使用されます。

LDAは、次のような基本的な仮定に基づいています。

1. 各文書は複数のトピックの混合物から生成される。
2. 各トピックは一連の単語の確率分布として表現される。
3. 各単語は、トピックの混合物から生成される確率的な過程によって生成される。

LDAの手順は次のようになります。

1. ユーザーが指定したトピックの数（$K$K）を選択します。
2. 各文書内の各単語について、その単語が各トピックから生成される確率を推定します。
3. トピックの混合率（各文書が各トピックをどの程度含んでいるか）を推定します。
4. モデルのパラメータを学習します。

LDAの結果として得られる主な情報は、各文書がどのトピックをどの程度含んでいるかと、各トピックがどの単語を含んでいるかという情報です。これにより、データセット全体のトピック構造を理解し、トピックに関連する単語や文書を抽出することができます。

LDAは、情報検索、テキストマイニング、推薦システム、文書分類など、さまざまな自然言語処理タスクで広く使用されています。特に大規模な文書コーパスからトピックを抽出し、文書の構造を理解するための重要な手法です。