最終更新日：2026年8月26日

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G検定トップ ＞ 潜在的ディリクレ配分法（LDA）とは？G検定対策

まず結論

潜在的ディリクレ配分法（LDA：Latent Dirichlet Allocation）は、文書集合に潜むトピック構造を確率的に推定する代表的なトピックモデルです。

G検定では、

  • 文書＝複数トピックの混合
  • トピック＝単語の確率分布
  • 正解ラベルを使う文書分類ではない

で切り分けます。

直感的な説明

1本の記事に「政治」「経済」「国際」が混ざっていると考え、それぞれがどの程度含まれるかを推定するイメージです。

また、「経済」というトピック自体も、

  • 市場
  • 株価
  • 企業

などの単語が出やすい確率分布として表します。

定義・仕組み

LDAでは、概念的に次の生成過程を考えます。

  1. 文書ごとにトピックの割合を決める
  2. 各単語についてトピックを選ぶ
  3. 選んだトピックの単語分布から単語を生成する

観測された文書から、この背後にあるトピック分布や単語分布を推定します。

ディリクレ分布は、文書ごとのトピック割合やトピックごとの単語確率に対する事前分布として使われます。

いつ使う？（得意・不得意）

向いている場面

  • ラベルのない大量文書の話題抽出
  • 文書集合の傾向把握
  • トピックごとの特徴語の確認

注意点

  • トピック数は事前に設定することが多い
  • 得られたトピックの意味付けには人の解釈が必要になることがある
  • 単語順序や長距離文脈を直接扱うモデルではない

G検定ひっかけポイント

LDAという略称の混同

LDAは文脈によって別の用語を指します。

  • Latent Dirichlet Allocation → トピックモデル・教師なし
  • Linear Discriminant Analysis（線形判別分析） → クラス分離を考える教師あり手法

試験では、周囲のキーワードで判断します。

  • 「文書・単語・トピック」→ Latent Dirichlet Allocation
  • 「クラス間分離・判別」→ Linear Discriminant Analysis

その他の混同

  • ❌「1文書を必ず1トピックへ分類」→ LDAでは複数トピックの混合
  • ❌「画像分類用のCNN」→ 別物
  • ⭕「潜在トピックを確率的に推定」→ LDA

まとめ（試験直前用）

  • LDA＝代表的な確率的トピックモデル
  • 文書＝トピックの混合
  • トピック＝単語分布
  • 正解ラベル不要
  • LDAの略称は線形判別分析との混同に注意

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