トピックモデル

統計学と自然言語処理において、トピック モデルは、文書のコレクションに出現する抽象的な「トピック」を発見するための統計モデルの一種です。トピック モデリングは、テキスト本文に隠れた意味構造を発見するために頻繁に使用されるテキスト マイニング ツールです。直感的には、文書が特定のトピックに関するものである場合、特定の単語が文書内で多かれ少なかれ出現することが予想されます。「dog」と「bone」は犬に関する文書でより頻繁に出現し、「cat」と「meow」は猫に関する文書でより頻繁に出現し、「the」と「is」は両方でほぼ同数出現します。文書は通常、異なる割合で複数のトピックに関係します。したがって、猫に関するものが 10%、犬に関するものが 90% の文書では、犬に関する単語が猫に関する単語の約 9 倍になると考えられます。トピック モデリング手法によって生成される「トピック」は、類似した単語のクラスターです。トピック モデルは、この直感を数学的なフレームワークで捉え、一連のドキュメントを調べ、各ドキュメント内の単語の統計に基づいて、トピックが何であるか、各ドキュメントのトピックのバランスがどうなっているかを発見できるようにします。

トピックモデルは確率的トピックモデルとも呼ばれ、膨大なテキスト本文の潜在的な意味構造を発見するための統計アルゴリズムを指します。情報化時代において、私たちが日々目にする文書資料の量は、私たちの処理能力をはるかに超えています。トピックモデルは、構造化されていない大量のテキスト本文を整理し、理解するための洞察を提供するのに役立ちます。トピックモデルはもともとテキストマイニングツールとして開発され、遺伝情報、画像、ネットワークなどのデータ内の有益な構造を検出するために使用されてきました。また、バイオインフォマティクス^[1]やコンピュータービジョン^[2]などの他の分野にも応用されています。

初期のトピックモデルは、1998年にPapadimitriou、Raghavan、Tamaki、Vempalaによって説明されました。^[3]確率的潜在意味解析（PLSA）と呼ばれる別のモデルは、1999年にThomas Hofmannによって作成されました。^[4] 潜在ディリクレ配分法（LDA）は、おそらく現在使用されている最も一般的なトピックモデルであり、PLSAの一般化です。 2002年にDavid Blei、Andrew Ng、Michael I. Jordanによって開発されたLDAは、ドキュメントトピック分布とトピックワード分布にスパースディリクレ事前分布を導入し、ドキュメントが少数のトピックをカバーし、トピックが少数の単語を使用することが多いという直感をエンコードします。^[5]その他のトピックモデルは一般にLDAの拡張であり、たとえばPachinko配分法は、トピックを構成する単語の相関関係に加えて、トピック間の相関関係をモデル化することでLDAを改良しています。階層的潜在木分析 (HLTA) は LDA の代替手段であり、潜在変数のツリーを使用して単語の共起をモデル化し、ドキュメントのソフト クラスターに対応する潜在変数の状態をトピックとして解釈します。

時間情報に対するアプローチとしては、ブロックとニューマンによる1728年から1800年までのペンシルバニア・ガゼットにおけるトピックの時間的ダイナミクスの判定がある。グリフィスとスティーバーズは、ジャーナルPNASの抄録にトピックモデリングを使用して、1991年から2001年にかけて人気が上昇または下降したトピックを特定したのに対し、ランバとマドゥスシャン^[6]は、 1981年から2018年にかけてDJLITジャーナルから取得した全文研究論文にトピックモデリングを使用した。図書館情報学の分野では、ランバとマドゥスダン^{[6] [7] [8] [9]が、}ジャーナル記事や電子論文・リソース（ETD）などのさまざまなインドのリソースにトピックモデリングを適用した。ネルソン^[10]は、アメリカ南北戦争中のリッチモンドにおける社会的、政治的な変化と継続性を理解するために、リッチモンド・タイムズ・ディスパッチのトピックの経時的変化を分析している。ヤン、トルゲット、ミハルセアは、1829年から2008年までの新聞にトピックモデリング手法を適用しました。ミムノは、150年にわたる古典文献学と考古学に関する24のジャーナルでトピックモデリングを使用し、ジャーナルのトピックが時間の経過とともにどのように変化するか、またジャーナルが時間の経過とともにどのように異なるか、または類似しているかを調べました。

Yinら^[11]は、地理​​的に分散した文書のトピックモデルを導入した。このモデルでは、文書の位置は推論中に検出された潜在領域によって説明される。

チャンとブレイ^[12]は、リンクされた文書間のネットワーク情報をリレーショナルトピックモデルに組み込み、ウェブサイト間のリンクをモデル化しました。

Rosen-Zviらによる著者トピックモデル^[13]は、文書の著者に関連付けられたトピックをモデル化し、著者情報を持つ文書のトピック検出を改善します。

HLTA は、主要な AI および機械学習の場で発表された最近の研究論文のコレクションに適用されました。結果として得られたモデルは AI ツリーと呼ばれています。結果として得られたトピックは、aipano.cse.ust.hk で論文のインデックスを作成するために使用され、研究者が研究の傾向を追跡して読むべき論文を特定したり、会議の主催者やジャーナル編集者が投稿の査読者を特定したりするのに役立ちます。

生成されたトピックの質的側面と一貫性を改善するために、一部の研究者は「一貫性スコア」の有効性、つまりコンピューターで抽出されたクラスター（つまりトピック）が人間のベンチマークとどのように一致するかを調査してきました。^{[14] [15]}一貫性スコアは、ドキュメントコーパスから抽出するトピックの数を最適化するための指標です。^[16]

実際には、研究者は、最大尤度適合のためのいくつかのヒューリスティックの1つを使用して、データコーパスに適切なモデルパラメータを適合させようとします。D. Bleiによる調査では、この一連のアルゴリズムについて説明しています。^[17] Papadimitriouら^[3]をはじめとするいくつかの研究者グループは、証明可能な保証を備えたアルゴリズムの設計を試みてきました。データが実際に問題のモデルによって生成されたと仮定して、データを作成するために使用されたモデルをおそらく見つけるアルゴリズムを設計しようとします。ここで使用される手法には、特異値分解（SVD）とモーメント法が含まれます。2012年には、トピック間の相関関係を持つトピックモデルにも一般化できる非負行列因子分解（NMF）に基づくアルゴリズムが導入されました。^[18]

2017年には、トピックモデリングにおいて推論の高速化を図るためにニューラルネットワークが活用され、^[19]弱教師ありバージョンが拡張されました。^[20]

2018年にトピックモデルに対する新しいアプローチが提案されました。それは確率的ブロックモデルに基づいています。^[21]

近年のLLMの発展により、トピックモデリングでは文脈埋め込み^{[22]と微調整[23]}を通じてLLMを活用するようになりました。

トピックモデルは他の文脈でも使用されています。例えば、生物学やバイオインフォマティクスの研究でトピックモデルが使用されるようになりました。^[24]最近、トピックモデルは癌のゲノムサンプルのデータセットから情報を抽出するために使用されています。^[25] この場合、トピックは推論される生物学的潜在変数です。

トピックモデルは、音楽のような連続信号の分析に使用できます。たとえば、音楽のスタイルが時間の経過とともにどのように変化するかを定量化したり、特定のアーティストが後の音楽創作にどのような影響を与えたかを特定したりするために使用されています。^[26]

• 明示的な意味解析
• 潜在的意味解析
• 潜在ディリクレ配分
• 階層的ディリクレ過程
• 非負行列分解
• 統計分類
• 教師なし学習
• Mallet (ソフトウェア プロジェクト)
• ゲンシム
• 文章の埋め込み

• Steyvers, Mark; Griffiths, Tom (2007)。「確率的トピックモデル」。Landauer, T.、McNamara, D、Dennis, S.、他編。潜在的意味解析ハンドブック(PDF)。Psychology Press。ISBN 978-0-8058-5418-32013年6月24日時点のオリジナル（PDF）よりアーカイブ。
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• Blei, D.; Lafferty, J. (2007). 「科学の相関トピックモデル」Annals of Applied Statistics . 1 (1): 17–35. arXiv : 0708.3601 . doi :10.1214/07-AOAS114. S2CID  8872108.
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• Marwick, Ben (2013)。「マイクロブログコンテンツのテキストマイニング、トピックモデリング、ソーシャルネットワーク分析を使用した人類学における新たな問題と論争の発見」。Yanchang, Zhao、Yonghua, Cen (編)。Rによるデータマイニングアプリケーション。Elsevier。pp. 63–93。
• Jockers, M. 2010 あなたの DH ブログ仲間は誰ですか: トピックモデリングによる DH ブロガーの日をマッチメイキングする Matthew L. Jockers、2010 年 3 月 19 日掲載
• Drouin, J. 2011 トピックモデリングへの進出 教会プルーストアーカイブ。2011 年 3 月 17 日掲載
• Templeton, C. 2011 人文科学におけるトピックモデリング: 概要 Maryland Institute for Technology in the Humanities Blog。2011 年 8 月 1 日掲載
• Griffiths, T .; Steyvers, M. (2004). 「科学的トピックを見つける」。 米国科学アカデミー紀要。101 (Suppl 1): 5228–35。Bibcode :2004PNAS..101.5228G。doi : 10.1073 / pnas.0307752101。PMC 387300。PMID 14872004。 
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• Mimno、David。「トピックモデリング参考文献」。
• Brett, Megan R.「トピックモデリング: 基本的な入門」。デジタル人文学ジャーナル。
• オンライン ニュースとレビューに適用されるトピック モデルLDAを使用したトピック モデリングに関する Alice Oh による Google Tech Talk プレゼンテーションのビデオ
• モデリング科学: 学術研究の動的トピックモデル David M. Blei による Google Tech Talk プレゼンテーションのビデオ
• 政治学における自動トピックモデル 2010 年 6 月 14 日の Tools for Text ワークショップでの Brandon Stewart によるプレゼンテーションのビデオ
• Shawn Graham、Ian Milligan、Scott Weingart 「トピック モデリングと MALLET 入門」。The Programming Historian。2014 年 8 月 28 日のオリジナルからアーカイブ。2014年 5 月 29 日閲覧。
• Blei、David M.「入門教材とソフトウェア」
• コード、デモ - トピックモデリングに LDA を使用する例