潜在ディリクレ割り当て (LDA) は、テキスト コーパス内の隠れたトピックを明らかにするために使用されるアルゴリズムです。これは、ドキュメントのコレクションの生成確率モデルです。これは、自然言語処理 (NLP)、機械学習、および定量的マーケティング調査でのテキスト分析の実行に使用されてきました。
基本レベルでは、LDA は複数のドキュメントのクラスタリングのプロセスと考えることができます。文書のコーパス内での出現パターンに基づいて、関連する単語をトピックにグループ化しようとします。同じ単語がより多く含まれるドキュメントはグループ化されます。クラスタリングが完了すると、クラスタ化されたドキュメント内の基礎となる単語パターンに基づいてトピックにラベルが付けられます。
トピックにラベルを付けると、LDA をさらに使用してトピックとドキュメント間の関連性を明らかにできます。たとえば、LDA を使用して、ドキュメントに特定のトピックが含まれているかどうかを推測できます。さらに、ドキュメントの分類などのアプリケーションにも使用され、ドキュメント マイニングや自然言語の理解を支援します。
LDA は確率的潜在意味解析 (PLSA) と密接に関連しており、PLSA を一般化したものと考えることができます。通常、これは大規模なドキュメントのコレクションから情報を取得するために適用されます。ヘルスケア、エンターテイメント、金融など、さまざまな業界で使用されています。
LDA は、ベイジアン推論アルゴリズムを使用して実装されます。統計学者トーマス ベイズにちなんで名付けられたベイズの定理は、単語をトピックに適切に分類するために必要な確率測定を処理します。 LDA をマルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) サンプリングなどの他の方法と組み合わせて、モデルの有効性を高めることもできます。
潜在ディリクレ割り当ては、自然言語処理、機械学習、および定量的マーケティング調査におけるパフォーマンスにより、ますます人気のあるアルゴリズムになっています。これは、テキスト コーパスの基礎となる構造を理解し、トピックと文書間の関連性を明らかにし、文書のクラスタリングを実行するための貴重な方法を提供します。
