最終更新日：2026年7月18日
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＞ トピックモデル（Topic Model）とは？G検定対策
まず結論
- トピックモデルとは、文章集合の中に潜在する話題構造を、単語の出現パターンから自動的に見つける教師なし学習手法です。
- 重要なのは、文書を1つの話題に決めるのではなく、複数トピックの混合として表す点です。
直感的な説明
1本のニュース記事でも、内容がすべて1種類とは限りません。
たとえば、ある記事が
- 経済 60%
- 政治 30%
- 国際 10%
のように、複数の話題を含むと考えるのがトピックモデルです。
一方で、各トピックも単なる名前ではなく、
- 経済トピック：市場、株価、企業、景気
- スポーツトピック：試合、選手、得点、監督
のような単語の出やすさの分布として表されます。
定義・仕組み
トピックモデルでは、次の2つを同時に考えます。
- 文書ごとのトピック分布
- その文書にどの話題が、どの割合で含まれるか
- トピックごとの単語分布
- その話題で、どの単語が出やすいか
代表的な手法が LDA（Latent Dirichlet Allocation） です。
LDAでは、文章は次のように生成されたと考えます。
- 文書ごとにトピックの割合を決める
- 各単語について、どのトピックから生成するかを決める
- そのトピックで出やすい単語を選ぶ
実際には、この生成過程を逆にたどり、観測された文章から潜在トピックを推定します。
いつ使う？（得意・不得意）
得意な場面
- 大量文書の話題整理
- ニュース記事やレビューの探索的分析
- 文書検索や推薦の補助
- ラベルがない文章集合の傾向把握
苦手・注意点
- トピック数は事前に指定することが多い
- 出てきたトピックの意味付けは人が行う
- 単語の順序や細かな文脈を直接扱うのは苦手
- 感情の正負や正解カテゴリを直接予測する手法ではない
G検定ひっかけポイント
トピックモデルと文書クラスタリング
- トピックモデル：1文書が複数トピックを割合で持てる
- 文書クラスタリング：各文書を1つのグループに割り当てることが多い
トピックモデルと文書分類
- トピックモデル：ラベル不要の教師なし学習
- 文書分類：正解ラベルを使う教師あり学習が基本
トピックモデルと感情分析
- トピックモデル：「何について書かれているか」
- 感情分析：「肯定的か否定的か」
判断基準
- 「潜在的な話題」→ トピックモデル
- 「文書は複数トピックの混合」→ トピックモデル
- 「各トピックは単語の確率分布」→ トピックモデル
- 「正解ラベルでカテゴリ予測」→ 文書分類
まとめ（試験直前用）
- トピックモデルは教師なし学習
- 文書は複数トピックの混合
- トピックは単語の確率分布
- 代表例はLDA
- 「何の話題か」を見つける手法