LDA(Latent Dirichlet Allocation)について

## はじめに
「歌」「演奏」「ダンス」などの単語を見た時、書いていないくても「音楽」を想起できる。
→複数の単語の共起性から創発される情報

潜在的意味のカテゴリを**トピック**と呼ぶ。


## 試しに動かしてみた
ジャンルの異なる任意のwikiの文章（カリフラワー、NASA、マスカラ）をインプットし、それぞれの文章のテーマを抽出、LDAで分類できているかを確認する


## 実行結果
なんとなくできてそう。それぞれの単語があるべきカテゴリに分けられている。
カリフラワー、NASA、マスカラでは記事内の単語の出現パターンが大分異なるため、モデルとしてもイージーだったかもしれません。

![151116171947_10ver.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/127228/79144b56-e022-f01d-8376-638d606b9819.png)


## お試し実行コード
基本コード...

```{r}

# LDA(Latent Dirichlet Allocation)のRパッケージを試してみるスクリプト
#
#   複数のテキストからトピックを抽出する
#
# 参考：
#   トピックモデルによる統計的潜在意味解析 2章後半：http://goo.gl/6Sq3pd
#   RでLDAの一例：http://goo.gl/FsYGZd
#   ggplot2エラー対処法：http://goo.gl/RJJ7gG
#
#

#  ================== パッケージ準備 ==================
  # パッケージインストール
  #install.packages (`RMeCab`, repos = `http://rmecab.jp/R`)
  #install.packages(`lda`)

  # library読み込み
  library(RMeCab)
  library(lda)
  library(reshape2)
  library(ggplot2)

#  ================== 定数定義 ==================
  path.input <- `テストテキスト.txt`
  filter.wordclass <- `名詞|形容詞`
  k <- 10 # トピック数

#  ================== 分析データ準備 ==================
  # テキストデータ読み込み
  setwd(`C:/Users/tadashi.mori/Google ドライブ/01_R/LDAtest`)
  sentence <- read.table(path.input
                     #, stringsAsFactors=F  #char型にするとRMecabDFでエラーが出るのでファクターのまま
                     , header = FALSE
                     , sep = `	`)
  names(sentence) <- `text`

  # コーパスデータを生成
  tmp <- RMeCabDF(sentence,1)  # 形態素解析
  tmp.vec <- NULL
  for (i in 1:length(tmp)) {
    tmp.vec <- c(tmp.vec,paste(tmp[[i]][grep(filter.wordclass,names(tmp[[i]]))]
                               ,sep = ``
                               , collapse = ` `
                               )
    )
    }  # filter.wordclassで指定した品詞を抽出
  sentence.lex <- lexicalize(tmp.vec, lower = TRUE)

#  ================== トピック分析 ==================
  # 分析実行
  result <- lda.collapsed.gibbs.sampler(sentence.lex$documents
                                        ,k
                                        ,sentence.lex$vocab
                                        ,25  #繰り返し数
                                        ,0.1  #ディリクレ過程のパイパーパラメーターα
                                        ,0.1  #ディリクレ過程のパイパーパラメーターα
                                        ,compute.log.likelihood = TRUE
                                        )
  # 実行結果確認
  summary(result)

  # 各クラスターの上位キーワード抽出
  top.words <- top.topic.words(result$topics
                               ,3
                               ,by.score = TRUE)
  # 実行結果確認
  top.words

  # トピック割合を抽出
  N <- 3
  topic.prop <- t(result$document_sums) / colSums(result$document_sums)
  topic.prop <- topic.prop[1:N, ]
  topic.prop[is.na(topic.prop)] <-  1 / k

#   # 上位3位トップワードでプロット
#   colnames(topic.prop) <- apply(top.words, 2, paste, collapse=` `)
#   par(mar=c(5, 14, 2, 2))
#   barplot(topic.prop, beside=TRUE, horiz=TRUE, las=1, xlab=`proportion`)

  # ggplotで可視化するために、meltを駆使してデータを作成（トリッキーなので注意）
  topic.prop.df <- melt(cbind(data.frame(topic.prop), document=factor(1:N)), variable.name=`topic`, id.vars = `document`)

  # ggplotで可視化
  ggplot(topic.prop.df, aes(x=topic, y=value, fill=document)) + geom_bar(stat=`identity`) + facet_wrap(~ document, ncol=N) + coord_flip()


  #  ================== 予測 ==================
  predictions <- predictive.distribution(result$document_sums[,1:3], result$topics, 0.1, 0.1)
  top.topic.words(t(predictions), 5)

```



時間計測仕様に修正  ...

```{r}

# LDA(Latent Dirichlet Allocation)のRパッケージを試してみるスクリプト
#
#   複数のテキストからトピックを抽出する
#
# 参考：
#   トピックモデルによる統計的潜在意味解析 2章後半：http://goo.gl/6Sq3pd
#   RでLDAの一例：http://goo.gl/FsYGZd
#   ggplot2エラー対処法：http://goo.gl/RJJ7gG
#
#

#  ================== パッケージ準備 ==================
  # パッケージインストール
  # install.packages (`RMeCab`, repos = `http://rmecab.jp/R`)
  # install.packages(`lda`)

  # library読み込み
  library(RMeCab)
  library(lda)
  library(reshape2)
  library(ggplot2)

#  ================== 定数定義 ==================
  wd <- `C:/Users/tadashi.mori/Google ドライブ/01_R/LDAtest`  #作業ディレクトリ
  path.input <- `テストテキスト.txt`
  filter.wordclass <- `名詞|形容詞`
  k <- 10 # トピック数

#  ================== 関数定義 ==================
  # 実行時間記録関数
  write.proctime <- function(time.exec,name.task,proctime){
    tmp = data.frame(タスク = name.task
                        , ユーザ = format(proctime[1], digits = 3)
                        , システム = format(proctime[2], digits = 3)
                        , 経過 = format(proctime[3], digits = 3)
    )
    if(is.null(time.exec)){
      result <- tmp
    } else {
      result <- rbind(time.exec
                      , tmp)
    }
    rownames(result) <- NULL
    return(result)
  }

#  ================== 実行時間集計 ==================
  startT <- proc.time()
  endT <- proc.time()
  time.exec <- NULL

#  ================== 分析データ準備 ==================
  # ■■■ データ読み込み ■■■
  startT <- proc.time()
  setwd(wd)  # 作業ディレクトリ設定

  # ↓↓↓↓↓↓ 使用データ選択 ここから ↓↓↓↓↓↓
    # ①テストデータの場合
#     sentence <- read.table(path.input
#                        #, stringsAsFactors=F  #char型にするとRMecabDFでエラーが出るのでファクターのまま
#                        , header = FALSE
#                        , sep = `	`)
#     names(sentence) <- `text`

    # ②atcosmeデータの場合
    load(`atcosmeReview.dat`)
  # ↑↑↑↑↑↑ 使用データ選択 ここまで ↑↑↑↑↑↑

  endT <- proc.time()
  time.exec <- write.proctime(time.exec,`データ読み込み`,endT-startT)  # <実行時間記録>

  # ■■■ 形態素解析 ■■■
  startT <- proc.time()
  tmp <- RMeCabDF(sentence,1)  # 形態素解析実行
  endT <- proc.time()
  time.exec <- write.proctime(time.exec,`形態素解析`,endT-startT)  # <実行時間記録>

  # ■■■ 品詞フィルタ ■■■
  startT <- proc.time()
  tmp.vec <- NULL
  for (i in 1:length(tmp)) {
    tmp.vec <- c(tmp.vec,paste(tmp[[i]][grep(filter.wordclass,names(tmp[[i]]))]
                               ,sep = ``
                               , collapse = ` `
                               )
    )
    }  # filter.wordclassで指定した品詞を抽出
  endT <- proc.time()
  time.exec <- write.proctime(time.exec,`品詞フィルタ`,endT-startT)  # <実行時間記録>

  # ■■■ ldaデータ前処理 ■■■
  startT <- proc.time()
  sentence.lex <- lexicalize(tmp.vec, lower = TRUE)
  endT <- proc.time()
  time.exec <- write.proctime(time.exec,`ldaデータ前処理`,endT-startT)  # <実行時間記録>

#  ================== トピック分析 ==================
  # ■■■ lda分析 ■■■
  startT <- proc.time()
  result <- lda.collapsed.gibbs.sampler(sentence.lex$documents
                                        ,k
                                        ,sentence.lex$vocab
                                        ,25  #繰り返し数
                                        ,0.1  #ディリクレ過程のパイパーパラメーターα
                                        ,0.1  #ディリクレ過程のパイパーパラメーターα
                                        ,compute.log.likelihood = TRUE
                                        )
  endT <- proc.time()
  time.exec <- write.proctime(time.exec,`lda分析`,endT-startT)  # <実行時間記録>

  #  ================== 実行結果確認 ==================

  # ■■■ 実行時間確認 ■■■
  time.exec

  # ■■■ 実行結果確認 ■■■
  summary(result)

  # ■■■ 上位kw抽出/クラスター ■■■
  top.words <- top.topic.words(result$topics
                               ,3
                               ,by.score = TRUE)

  # ■■■ 実行結果確認 ■■■
  top.words

  # ■■■ 結果プロット ■■■
  # トピック割合を抽出
  N <- 3
  topic.prop <- t(result$document_sums) / colSums(result$document_sums)
  topic.prop <- topic.prop[1:N, ]
  topic.prop[is.na(topic.prop)] <-  1 / k

  # 上位3位トップワードでプロット
  colnames(topic.prop) <- apply(top.words, 2, paste, collapse=` `)
  par(mar=c(5, 14, 2, 2))
#   barplot(topic.prop, beside=TRUE, horiz=TRUE, las=1, xlab=`proportion`)

  # ggplotで可視化するために、meltを駆使してデータを作成（トリッキーなので注意）
  topic.prop.df <- melt(cbind(data.frame(topic.prop), document=factor(1:N)), variable.name=`topic`, id.vars = `document`)

  # ggplotで可視化
  ggplot(topic.prop.df, aes(x=topic, y=value, fill=document)) + geom_bar(stat=`identity`) + facet_wrap(~ document, ncol=N) + coord_flip()


  #  ================== 予測 ==================
  predictions <- predictive.distribution(result$document_sums[,1:3], result$topics, 0.1, 0.1)
  top.topic.words(t(predictions), 5)

```


## Meryの記事データを分析してみた
Meryの記事データをインプットとして分析を実行。
インプットレコード件数毎の計算所要時間と実行結果は下記の通り。
分析に使用したコードも記載。

**課題**

* データ前処理で取り除けていない記号がある（ブラックリスト形式なので時間がかかる）
* データ前処理でコケるケースがある（文字コードは統一しているが、マルチバイト形式系のエラーがでる）
* 汎用的に使うためにはモジュール化する必要がある
* Mery程度のレコード件数であればあまり必要ないが、場合によっては分散処理させる必要がある

**実行時間**

【実行時間】10000レコード1000分割シングル...（単位：秒）

|タスク|ユーザ|システム|経過|完了時刻
|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|
|データ読み込み|1.53|0.01|1.59|2015/11/18 11:53|
|形態素解析|24|22.5|46.8|2015/11/18 11:54|
|品詞フィルタ|12.2|0.05|12.3|2015/11/18 11:54|
|ldaデータ前処理|39.4|3.12|42.7|2015/11/18 11:55|
|lda分析|13.1|0.03|13.3|2015/11/18 11:55|


【実行時間】30000レコード1000分割シングル...

|タスク|ユーザ|システム|経過|完了時刻|
|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|
|データ読み込み|2.26|0.1|2.4|2015/11/18 13:53|
|形態素解析|92.8|94.9|194|2015/11/18 13:56|
|品詞フィルタ|39.3|0.12|40.4|2015/11/18 13:57|
|ldaデータ前処理|319|26.6|356|2015/11/18 14:03|
|lda分析|39.1|0.1|40.1|2015/11/18 14:03|


【実行時間】67249レコード1000分割シングル...

|タスク|ユーザ|システム|経過|完了時刻|
|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|
|データ読み込み|1.7|0.04|1.79|2015/11/18 15:07|
|形態素解析|234|168|413|2015/11/18 15:13|
|品詞フィルタ|97.5|0.05|99.3|2015/11/18 15:27|
|ldaデータ前処理|1059|102|1195|2015/11/18 15:47|
|lda分析|130|0.5|133|2015/11/18 15:50|

* 形態素解析の計算所要時間は途中でエラーが起きたため、有効な数値ではない
* 大体30分くらい


**実行結果：10カテゴリ**

10カテゴリは10000レコードからあまり変化ない。

【実行結果：10カテゴリ】10000レコード1000分割シングル...

|V1|V2|V3|V4|V5|V6|V7|V8|V9|V10|
|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|
|コーディネート|こと|月|ブランド|ダイエット|ネイル|-|g|髪|年|
|コーデ|の|円|円|効果|デザイン|店|材料|ヘア|月|
|柄|人|日|アイテム|肌|ピンク|東京|大さじ|前髪|映画|
|スカート|自分|駅|可愛い|美容|柄|営業|個|アレンジ|日本|
|ワンピース|彼|-|ケース|ケア|色|区|塩|毛|ケーキ|
|アイテム|いい|.|デザイン|体|可愛い|駅|小さじ|カラー|チョコレート|
|ニット|ん|分|価格|原因|カラー|都|適量|メイク|世界|
|デニム|あなた|東京|プレゼント|方法|かわいい|住所|レシピ|顔|限定|
|シャツ|とき|開催|部屋|脂肪|ゴールド|徒歩|分|スタイル|店|
|パンツ|女の子|徒歩|アプリ|こと|花|渋谷|砂糖|パーマ|日|
|トップス|相手|年|商品|脚|春|時間|卵|印象|ホテル|
|スタイル|女|時間|写真|美|シンプル|カフェ|ｇ|髪型|オープン|
|色|恋愛|桜|バッグ|マッサージ|ストーン|ランチ|枚|サイド|アメリカ|
|カジュアル|もの|アクセス|雑貨|成分|ちゃん|定休|バター|色|大阪|
|スニーカー|男性|料金|かわいい|乾燥|ハート|円|チーズ|カール|旅行|
|白|私|http|iphone|顔|モチーフ|分|1|先|有名|
|カラー|これ|スポット|おしゃれ|美肌|夏|.|水|髪の毛|レストラン|
|丈|それ|線|インテリア|水|ブルー|新宿|牛乳|ショート|神戸|
|バッグ|何|期間|発売|化粧|ネイルデザイン|電話|0|ヘアスタイル|&|
|シンプル|ため|市|税込|ため|上品|メニュー|cc|簡単|出演|
|ジャケット|好き|県|ファッション|運動|ベース|美味しい|トマト|ボブ|期間|
|春|quot|無料|ショップ|保|ピアス|町|簡単|編み|発売|
|おしゃれ|香り|場所|もの|健康|フレンチ|店内|野菜|感|フランス|
|黒|方法|jp|自分|改善|ラメ|パンケーキ|本|ロング|人気|
|着こなし|多い|デート|機能|筋肉|爪|アクセス|肉|リップ|旅|
|ブーツ|気|イベント|コスメ|風呂|リボン|ビル|酒|さ|ショップ|
|靴|女性|イルミネーション|サイト|ビタミン|キュート|料理|粉|黒髪|店舗|
|シューズ|女子|0|画像|水分|大人|日|糖|三つ|登場|
|大人|時間|土|財布|毛穴|パステルカラー|銀座|鶏|ピン|歳|
|印象|気持ち|公園|カード|オイル|アクセサリー|番号|玉ねぎ|眉|海|


【実行結果：10カテゴリ】30000レコード1000分割シングル...

|V1|V2|V3|V4|V5|V6|V7|V8|V9|V10|
|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|
|クリスマス|ヘア|ダイエット|ネイル|円|肌|月|コーデ|-|大さじ|
|部屋|髪|こと|柄|香り|メイク|年|コーディネート|駅|g|
|デート|アレンジ|の|デザイン|税込|化粧|ちゃん|スカート|東京|材料|
|写真|前髪|人|色|ケーキ|ケア|ブランド|ニット|営業|個|
|観光|毛|彼|カラー|スイーツ|効果|モデル|柄|区|小さじ|
|彼|カラー|自分|ピンク|店|髪|さん|ワンピース|店|塩|
|の|スタイル|あなた|夏|チョコレート|水|.|シャツ|ランチ|適量|
|旅行|簡単|恋愛|ブランド|限定|乾燥|世界|パンツ|徒歩|分|
|スポット|顔|男性|可愛い|フルーツ|シャンプー|映画|カジュアル|都|レシピ|
|脱毛|パーマ|相手|バッグ|アイス|美容|日本|アイテム|住所|ｇ|
|海|ヘアスタイル|ん|かわいい|味|保|ファッション|スタイル|時間|1|
|こと|ショート|女|シンプル|美味しい|成分|作品|デニム|カフェ|砂糖|
|場所|サイド|いい|アイテム|チョコ|洗顔|日|丈|分|卵|
|イルミネーション|髪型|方法|ゴールド|コーヒー|クリーム|ショップ|トップス|市|0|
|プレゼント|ボブ|気持ち|おしゃれ|土産|方法|たち|白|定休|枚|
|人|カール|男|指先|抹茶|ニキビ|デザイン|スニーカー|円|水|
|アプリ|印象|恋|花|ドリンク|リップ|_|カラー|.|2|
|カップル|編み|大切|モチーフ|パンケーキ|原因|開催|色|渋谷|トマト|
|会|ピン|女性|ストーン|クリーム|ファンデーション|アイテム|シンプル|町|cc|
|インテリア|先|それ|ネイルデザイン|食|マスカラ|彼女|黒|県|牛乳|
|思い出|三つ|ため|大人|発売|香り|発売|着こなし|日|本|
|友達|髪の毛|とき|ブルー|月|顔|商品|大人|月|酒|
|世界|色|時間|上品|香水|こと|イラスト|ジャケット|新宿|バター|
|女子|ロング|運動|コーディネート|ミルク|オイル|ハロウィン|ブーツ|電話|野菜|
|ルーム|眉|好き|秋|甘|毛穴|サイト|コート|アクセス|チーズ|
|素敵|浴衣|モテ|派手|かき氷|まつげ|韓国|カーディガン|メニュー|醤油|
|島|感|食事|白|お菓子|美|登場|足元|料理|料理|
|楽しい|リボン|気|カラフル|いちご|口コミ|限定|tシャツ|店内|スープ|
|サロン|アップ|もの|春|価格|マッサージ|観|ショート|土|肉|
|ホテル|耳|女の子|パステルカラー|種類|日焼け|アメリカ|パンプス|番号|鶏|


【実行結果：10カテゴリ】67249レコード1000分割シングル...

|V1|V2|V3|V4|V5|V6|V7|V8|V9|V10|
|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|
|ケーキ|肌|ヘア|メイク|観光|ネイル|ブランド|大さじ|-|彼|
|スイーツ|効果|髪|リップ|スポット|コーデ|アイテム|g|店|こと|
|チョコレート|ダイエット|アレンジ|髪|県|コーディネート|.|小さじ|駅|人|
|フルーツ|ケア|前髪|色|温泉|柄|デザイン|個|ランチ|自分|
|アイス|化粧|カラー|カラー|月|デザイン|月|適量|東京|の|
|チョコ|こと|スタイル|肌|市|スカート|円|材料|営業|あなた|
|味|水|毛|チーク|駅|カラー|年|塩|区|男性|
|お菓子|原因|ヘアスタイル|唇|海|デニム|ファッション|レシピ|カフェ|恋愛|
|パン|乾燥|ショート|コスメ|東京|色|世界|分|徒歩|相手|
|美味しい|方法|ボブ|マスカラ|旅行|カジュアル|プレゼント|枚|円|彼女|
|コーヒー|の|髪型|美容|世界|アイテム|商品|材|都|恋|
|限定|洗顔|パーマ|シャンプー|場所|シンプル|日|砂糖|料理|気持ち|
|店|ニキビ|印象|まつげ|開催|パンツ|アクセサリー|1|メニュー|好き|
|クッキー|マッサージ|編み|顔|日本|ワンピース|部屋|醤油|住所|女|
|抹茶|保|サイド|ツヤ|地|シャツ|さん|cc|店内|ん|
|いちご|体|カール|ピンク|土産|スタイル|可愛い|卵|渋谷|いい|
|かき氷|成分|簡単|ファンデーション|街|夏|かわいい|料|.|デート|
|バナナ|美容|三つ|眉|日|ニット|ショップ|ｇ|分|女性|
|ドリンク|日焼け|感|ナチュラル|公園|トップス|モデル|酒|定休|女の子|
|ミルク|脚|リボン|目元|パワー|白|発売|水|時間|それ|
|食|風呂|ピン|パウダー|有名|大人|ちゃん|本|新宿|彼氏|
|甘|美|先|アイシャドウ|天|ピンク|限定|トマト|席|友達|
|美味し|対策|顔|ブラシ|年|スニーカー|作品|玉ねぎ|美味しい|私|
|見た目|オイル|ロング|爪|花火|丈|バッグ|肉|電話|言葉|
|ん|ため|髪の毛|ケース|町|ホワイト|雑貨|鶏|町|大切|
|ヨーグルト|汗|可愛い|まつ毛|珠|トレンド|登場|豆腐|野菜|幸せ|
|ハロウィン|朝|さ|ケア|円|印象|衣装|0|日|男|
|月|紫外線|浴衣|目|石|着こなし|韓国|2|市|もの|
|発売|運動|大人|アイメイク|景色|秋|写真|チーズ|銀座|とき|
|クリーム|毛穴|アップ|印象|時間|感|日本|簡単|レストラン|何|


**実行結果：15カテゴリ**

15カテゴリは結構ばらつくき、レコード件数と精度の相関があるようにも思えない。
感覚的には10カテゴリで良さそう。

【実行結果：15カテゴリ】10000レコード1000分割シングル...

|映像？|インテリア|イベント？|レシピ|ファッション|健康|メイク|カフェ情報|スイーツ|恋愛|アクセサリ？|ファッション？|ヘアスタイル|スポット情報|レシピ|
|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|
|.|部屋|プレゼント|g|コーディネート|ダイエット|肌|-|円|こと|ブランド|柄|髪|月|0|
|アプリ|可愛い|香り|大さじ|コーデ|効果|メイク|東京|チョコレート|の|アイテム|ネイル|ヘア|日|レシピ|
|&|ケース|誕生|材料|スカート|体|ケア|店|ケーキ|人|ちゃん|色|アレンジ|開催|野菜|
|quot|雑貨|可愛い|個|ニット|こと|効果|営業|スイーツ|彼|デザイン|ピンク|前髪|円|料理|
|http|インテリア|もの|小さじ|柄|脂肪|美容|区|価格|自分|モデル|デザイン|毛|スポット|肉|
|映画|かわいい|日|適量|パンツ|朝|顔|駅|フルーツ|あなた|可愛い|コーディネート|カラー|分|1|
|年|iphone|の|塩|デニム|食事|化粧|都|チョコ|恋愛|ファッション|カラー|スタイル|駅|美味しい|
|-|の|香水|分|シャツ|運動|方法|徒歩|限定|男性|円|春|パーマ|年|簡単|
|モデル|傘|店|ｇ|スニーカー|の|リップ|住所|税込|相手|アクセサリー|ワンピース|髪型|時間|味|
|ちゃん|収納|自分|砂糖|アイテム|カロリー|脚|渋谷|抹茶|ん|年|かわいい|先|料金|2|
|jp|もの|ケーキ|枚|トップス|身体|乾燥|時間|アイス|女|月|シンプル|顔|東京|チーズ|
|写真|デザイン|かわいい|卵|カジュアル|ため|よう|.|味|女性|商品|可愛い|サイド|県|スープ|
|作品|グッズ|部屋|水|丈|時間|マッサージ|分|香り|恋|人気|白|ショート|デート|具|
|com|雨|メッセージ|バター|ブーツ|お腹|美|カフェ|いちご|いい|新作|花|ヘアスタイル|温泉|カレー|
|さん|生活|素敵|cc|スタイル|健康|原因|ランチ|発売|とき|発売|夏|印象|場所|トマト|
|撮影|ディズニー|写真|1|白|ストレス|クリーム|定休|クリーム|ため|コスメ|スカート|カール|桜|5|
|美容|おしゃれ|友達|本|ジャケット|体重|水|新宿|桜|私|ピアス|印象|髪の毛|ホテル|ソース|
|_|ん|クリスマス|牛乳|税込|方法|こと|円|月|それ|かわいい|アイテム|さ|市|サラダ|
|出演|旅行|画像|レシピ|バッグ|原因|唇|電話|ミルク|大切|大人気|大人|ボブ|期間|ご飯|
|www|さん|好き|・|着こなし|摂取|の|アクセス|苺|よう|ショップ|コーデ|編み|バス|おいしい|
|公開|女の子|こと|ml|カラー|ビタミン|保|町|コーヒー|好き|バッグ|ブルー|三つ|海|弁当|
|月|自分|ん|粉|ワンピース|代謝|マスカラ|日|商品|彼女|モチーフ|おしゃれ|ピン|旅行|材|
|サロン|壁紙|いい|糖|シューズ|ホルモン|まつげ|線|甘|復縁|限定|レース|ロング|イルミネーション|カロリー|
|動画|韓国|サプライズ|2|ショート|便秘|成分|銀座|ml|女の子|韓国|上品|簡単|公園|4|
|twitter|お気に入り|バレンタイン|こしょう|シンプル|睡眠|ため|店内|風味|男|日本|ボーダー|黒髪|イベント|ヘルシー|
|大学|ルーム|彼|玉ねぎ|黒|量|紫外線|市|バニラ|気|カラー|ゴールド|感|アクセス|鍋|
|ファッション|ベッド|匂い|人|おしゃれ|腸|チーク|ビル|食|何|登場|ライン|大人|車|鶏|
|歳|よう|女子|カップ|靴|ん|手|メニュー|アイスクリーム|もの|コレクション|パステルカラー|可愛い|夜景|豚|
|サイト|素敵|手作り|トマト|色|解消|シャンプー|土|ドリンク|気持ち|注目|カジュアル|アップ|観光|栄養|
|機能|これ|気持ち|醤油|素材|kcal|重|月|味わい|これ|春|赤|リボン|土|3|


【実行結果：15カテゴリ】30000レコード1000分割シングル...

|ファッション（コーデ系）|イベント|健康|レシピ|ネイル？アクセサリ？|美容（コスメ系？）|エンタメ|ヘアスタイル|ファッション（アイテム系）|スイーツ|メイク|美容（ケア系）|恋愛|アイメイク|スポット情報|
|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|
|コーデ|-|ダイエット|大さじ|ネイル|肌|ちゃん|ヘア|ブランド|ケーキ|メイク|肌|彼|カラー|-|
|コーディネート|円|野菜|g|デザイン|化粧|ん|アレンジ|アイテム|チョコレート|リップ|効果|こと|メイク|駅|
|スカート|月|美味しい|材料|柄|香り|写真|髪|バッグ|香り|肌|ケア|人|色|東京|
|柄|.|料理|個|ピンク|アプリ|さん|前髪|ファッション|クリスマス|色|ダイエット|デート|マスカラ|営業|
|ニット|日|カロリー|小さじ|色|品|映画|毛|デザイン|プレゼント|ファンデーション|髪|の|まつげ|区|
|ワンピース|税込|土産|塩|カラー|口コミ|彼女|スタイル|可愛い|スイーツ|唇|シャンプー|映画|ドレス|店|
|シャツ|+|店|適量|花|日焼け|人|サイド|モデル|チョコ|チーク|美容|恋愛|眉|ランチ|
|カジュアル|年|味|分|可愛い|商品|猫|ショート|ちゃん|アイス|の|水|男性|まつ毛|徒歩|
|パンツ|開催|食|1|夏|コスメ|の|ヘアスタイル|かわいい|限定|パウダー|乾燥|自分|重|住所|
|スタイル|限定|肉|レシピ|かわいい|ランキング|たち|簡単|ショップ|可愛い|カバー|こと|相手|髪|都|
|デニム|価格|パン|ｇ|指先|クリーム|作品|パーマ|コーディネート|フルーツ|顔|方法|観光|顔|カフェ|
|丈|期間|メニュー|砂糖|ゴールド|水|こと|編み|おしゃれ|お菓子|ブラシ|洗顔|あなた|ピンク|分|
|アイテム|http|食事|0|爪|止め|かわいい|ボブ|アクセサリー|クッキー|コスメ|原因|彼氏|目|時間|
|トップス|_|ご飯|2|ストーン|人気|笑顔|ピン|人気|円|quot|化粧|カップル|ナチュラル|市|
|白|無料|おいしい|卵|シンプル|こと|笑|髪型|洋服|店|よう|ニキビ|恋|ブラウン|.|
|スニーカー|イルミネーション|朝|枚|モチーフ|もの|手帳|三つ|シューズ|抹茶|口紅|美|旅行|美容|円|
|色|サロン|フルーツ|水|ネイルデザイン|ケア|イラスト|先|ケース|香水|ポーチ|成分|好き|印象|定休|
|カラー|&|スープ|cc|パール|自分|可愛い|顔|海外|いちご|クリーム|保|友達|グラデーション|渋谷|
|シンプル|イベント|酒|本|アクセサリー|クレンジング|漫画|髪の毛|靴|ハロウィン|ピンク|マッサージ|海|結婚式|町|
|黒|jp|サラダ|トマト|ハート|の|女の子|カール|商品|味|もの|の|男|目元|県|
|大人|税|kcal|牛乳|フレンチ|メイク|曲|ロング|韓国|かわいい|化粧|オイル|気持ち|透明|新宿|
|着こなし|クリスマス|日本|バター|ブルー|成分|年|耳|日本|かき氷|印象|脚|女|系|日|
|ジャケット|gt|ヘルシー|酒|カラフル|円|アニメ|アップ|新作|クリーム|ナチュラル|体|大切|つけ|アクセス|
|足元|*|朝食|醤油|ピアス|匂い|世界|巻き|さん|見た目|こと|頭皮|スポット|眉毛|電話|
|カーディガン|lt|チーズ|チーズ|ラメ|ボディ|キャラクター|可愛い|服|ミルク|ん|毛穴|世界|ライン|月|
|秋|店舗|ごはん|鶏|上品|美容|くん|リボン|お洒落|部屋|靴|美肌|ん|カール|店内|
|ブーツ|予約|栄養|材|リボン|スキン|歳|束|世界|ドリンク|カラー|風呂|素敵|ヘア|メニュー|
|コート|発売|食材|玉ねぎ|大人|いい|自分|ポニーテール|スニーカー|甘|&|運動|幸せ|まぶた|線|
|ショート|com|コーヒー|カップ|派手|力|子|後ろ|セレブ|カップ|グロス|脱毛|いい|感|ビル|
|トレンド|･|の|人|ホワイト|紹介|歯|印象|女の子|コーヒー|方法|顔|島|毛|番号|


【実行結果：15カテゴリ】67249レコード1000分割シングル...

|インテリア？|ネイル|スポット？|カフェ|スイーツ|メイク|ファッション（アイテム系）|スポット情報|美容室|ヘアスタイル|美容（ケア系）|レシピ|ファッション（コーデ系？）|恋愛|ダイエット|
|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|
|ブランド|ネイル|-|店|チョコレート|メイク|コーディネート|観光|美容|ヘア|肌|大さじ|コーデ|彼|脚|
|デザイン|デザイン|駅|ランチ|アイス|リップ|アイテム|スポット|.|髪|効果|g|コーディネート|こと|足|
|可愛い|ピンク|東京|-|スイーツ|肌|コーデ|映画|さん|アレンジ|ダイエット|小さじ|スカート|自分|靴|
|アクセサリー|カラー|営業|料理|フルーツ|顔|スニーカー|温泉|サロン|前髪|ケア|個|柄|人|の|
|ケース|柄|区|カフェ|ケーキ|チーク|バッグ|月|モデル|毛|髪|適量|シャツ|の|こと|
|プレゼント|色|徒歩|メニュー|チョコ|唇|ブランド|世界|ドレス|スタイル|化粧|材料|デニム|あなた|水着|
|かわいい|ストーン|分|美味しい|円|色|スタイル|県|院|カラー|水|塩|カジュアル|男性|マッサージ|
|アイテム|夏|.|野菜|限定|マスカラ|デニム|年|雨|ヘアスタイル|美容|分|パンツ|恋愛|簡単|
|部屋|ゴールド|時間|店内|味|コスメ|サンダル|日本|ちゃん|ショート|成分|レシピ|ワンピース|相手|筋肉|
|iphone|指先|住所|東京|税込|まつげ|ワンピース|旅行|香り|ボブ|乾燥|枚|スタイル|気持ち|夏|
|商品|フレンチ|都|円|月|眉|シューズ|海|http|パーマ|シャンプー|砂糖|トップス|彼女|方法|
|ハロウィン|ラメ|市|パン|発売|ファンデーション|ファッション|作品|脱毛|髪型|保|材|ニット|恋|効果|
|世界|ホワイト|日|肉|抹茶|目元|トレンド|開催|ヘア|編み|原因|1|丈|好き|姿勢|
|ちゃん|シンプル|円|パンケーキ|かき氷|目|シンプル|有名|人気|サイド|オイル|cc|アイテム|ん|ん|
|雑貨|ブルー|月|駅|ミルク|パウダー|カジュアル|地|サイト|カール|洗顔|卵|白|それ|quot|
|円|パール|店|味|お菓子|アイシャドウ|パンツ|花火|ブランド|三つ|こと|醤油|大人|友達|手|
|月|花|定休|サラダ|いちご|まつ毛|スカート|場所|室|印象|ニキビ|本|着こなし|女|よう|
|ショップ|爪|町|カレー|ドリンク|ナチュラル|靴|公園|通販|ピン|日焼け|料|シンプル|いい|肩|
|衣装|ベース|電話|屋|コーヒー|化粧|ニット|イベント|結婚式|先|方法|ｇ|色|女性|背中|
|インテリア|印象|アクセス|おいしい|香り|カラー|tシャツ|こと|髪|髪の毛|体|水|カラー|私|美|
|さん|大人|渋谷|デザート|夏|ブラシ|おしゃれ|体験|師|簡単|香り|酒|トレンド|大切|太もも|
|発売|上品|県|席|バナナ|アイメイク|デザイン|島|jp|感|風呂|トマト|黒|彼氏|とき|
|ピアス|ネイルデザイン|新宿|レストラン|甘|印象|夏|街|スタイリスト|ロング|美肌|玉ねぎ|秋|言葉|胸|
|プレ|グラデーション|線|渋谷|ヨーグルト|まぶた|柄|旅|香水|顔|酸|豆腐|スニーカー|幸せ|お腹|
|イラスト|ライン|カフェ|絶品|クリーム|眉毛|トップス|土産|雑誌|巻き|紫外線|肉|tシャツ|時間|これ|
|もの|可愛い|土|放題|美味しい|アイライン|足元|自然|カラー|ポニーテール|クリーム|鶏|ジャケット|女の子|ダイエット|
|珠|クリア|大阪|パスタ|見た目|目尻|白|景色|ファッション|リボン|頭皮|0|感|とき|エクササイズ|
|モチーフ|シェル|番号|美味し|バニラ|発色|色|歴史|施術|黒髪|の|2|バッグ|もの|尻|
|コス|フレンチネイル|ビル|人気|商品|グロス|靴下|日|!!|さ|毛穴|チーズ|印象|ため|バスト|
|写真|ハート|予約|種類|クッキー|下地|服|紅葉|ルーム|アップ|対策|バター|小物|何|腕|


**追加でやってみた：100カテゴリ**
lda分析：約13分
【実行結果：100カテゴリ】67249レコード1000分割シングル...

|V1|V2|V3|V4|V5|V6|V7|V8|V9|V10|V11|V12|V13|V14|V15|V16|V17|V18|V19|V20|V21|V22|V23|V24|V25|V26|V27|V28|V29|V30|V31|V32|V33|V34|V35|V36|V37|V38|V39|V40|V41|V42|V43|V44|V45|V46|V47|V48|V49|V50|V51|V52|V53|V54|V55|V56|V57|V58|V59|V60|V61|V62|V63|V64|V65|V66|V67|V68|V69|V70|V71|V72|V73|V74|V75|V76|V77|V78|V79|V80|V81|V82|V83|V84|V85|V86|V87|V88|V89|V90|V91|V92|V93|V94|V95|V96|V97|V98|V99|V100|
|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|:------------:|
|1|コーデ|作品|美容|デザイン|アレンジ|効果|アクセサリー|部屋|ケース|観光|ケーキ|ヘア|日|秋|+|!!|ドレス|ピンク|野菜|髪|本|こと|ニキビ|夏|風呂|肌|コーデ|店|日|&|アイス|メイク|猫|星|月|ダイエット|弁当|柄|ブランド|さん|脚|クリスマス|&|g|個|こと|コーデ|カフェ|前髪|肌|大さじ|簡単|バッグ|ファッション|彼|円|映画|ネイル|春|-|ワンピース|映画|大さじ|カラー|スタンプ|!|身長|パワー|パーマ|彼|会|金沢|赤ちゃん|ちゃん|ランチ|香り|旅行|女性|時間|浴衣|リップ|髪|かわいい|.|夏|胸|日焼け|-|靴|店|温泉|さ|冬|人|型|カレー|パンケーキ|ん|コスメ|
|0|コーディネート|世界|院|柄|ヘア|水|可愛い|インテリア|iphone|県|パン|アレンジ|プレゼント|アイテム|レディース|円|結婚式|色|料理|シャンプー|夢|お金|ブラ|今年|こと|洗顔|スカート|ランチ|月|quot|抹茶|リップ|ホルモン|アート|日|効果|卵|スカート|アイテム|ちゃん|雨|冬|quot|個|塩|の|コーディネート|店|スタイル|ケア|小さじ|まつげ|コーディネート|海外|こと|韓国|ハロウィン|デザイン|桜|区|レース|ドラマ|小さじ|色|英語|サングラス|cm|天|スタイリング|こと|個室|褒美|ママ|モデル|店|香水|観光|女|こと|花火|色|毛|可愛い|http|ネイル|and|紫外線|駅|サンダル|酒|湯|顔|ニット|かき氷|ハート|トマト|円|女の子|化粧|
|2|白|ドラマ|京都|花|リボン|美容|デザイン|雑貨|シャネル|スポット|フルーツ|髪|誕生|トレンド|帽子|脱毛|パーティー|カラー|アボカド|酸|手帳|自分|バスト|暑い|効果|毛穴|ワンピース|カフェ|開催|デート|味|チーク|生理|星座|年|カロリー|レシピ|コーディネート|春|写真|足|クッキー|amp|材料|オリーブ|自分|スカート|コーヒー|ヘア|化粧|g|テープ|tシャツ|セレブ|人|税込|衣装|ピンク|水着|市|大人|年|g|髪|カード|財布|大学|ストーン|スタイル|人|居酒屋|雑貨|ベビー|さん|料理|ブランド|海|女の子|毎日|夏|唇|方法|ピクニック|-|ブルー|the|対策|分|スニーカー|ハワイ|動物|大人|タイツ|曲|花|チーズ|味|の|肌|
|3|スカート|韓国|サロン|事|アップ|ビタミン|かわいい|おしゃれ|by|市|チョコ|毛|ギフト|秋冬|ハット|サロン|花嫁|春|サラダ|頭皮|雑誌|アプリ|レーザー|季節|時間|化粧|柄|メニュー|東京|もの|スイーツ|顔|症|世界|発売|体|簡単|アイテム|冬|instagram|マッサージ|バレンタイン|gt|1|オイル|人|パンツ|ケーキ|ショート|クリーム|個|つけ|コーデ|ブランド|写真|ブランド|コス|カラー|汗|営業|アイテム|漫画|個|感|%|!!|漫画|石|カール|男性|女子|プレゼント|歯|世界|メニュー|デザイン|日本|あなた|仕事|祭り|コスメ|②|猫|com|カラー|point|止め|東京|シューズ|フルーツ|露天風呂|前髪|帽|の|ウェア|個|スイーツ|子|ファンデーション|
|5|デニム|日本|さん|ネイル|スタイル|ダイエット|リング|可愛い|アプリ|有名|スイーツ|簡単|記念|ファッション|メンズ|無料|ウェディング|大人|ご飯|-|ブック|の|成分|アイテム|朝|ケア|丈|円|円|服|チョコレート|マスカラ|薬|美しい|限定|食事|料理|ワンピース|新作|モデル|日|お菓子|lt|大さじ|トマト|方|デニム|メニュー|ボブ|乾燥|適量|マスキング|パーカー|モデル|の|商品|プレ|ストーン|夏|大阪|さ|作品|分|ヘア|鳥取|フェス|ポーズ|珠|カット|自分|名|セット|洗濯|うさぎ|円|匂い|島|さ|の|大会|発色|顔|くま|jp|シェル|ドン|ケア|徒歩|足元|ビール|園|色気|スタッフ|ん|ルーム|塩|ドーナツ|女子|人気|
|4|カジュアル|年|師|色|ピアス|ヨーグルト|モチーフ|かわいい|ブランド|土産|チョコレート|ピン|特別|ファー|おしゃれ|エステ|素敵|ブルー|スープ|na|ノート|ヶ月|ポインター|サンダル|ケア|水|デニム|パン|イベント|の|もち|目|花粉|よう|期間|こと|チーズ|チェック|洋服|イラスト|美|パーティー|牡蠣|ｇ|本|とき|シャツ|スイーツ|ヘアスタイル|保|塩|完成|シンプル|彼女|自分|価格|アニメ|フレンチ|海|住所|コーディネート|作|適量|透明|さま|フレーム|少女|ブレスレット|剤|あなた|席|北欧|おむつ|福袋|店内|女性|沖縄|オンナ|自分|式|カラー|①|みたい|www|海|キュン|夏|営業|靴下|日本|体験|フェロ|コート|こと|フラワー|パスタ|店|可愛い|品|
|6|シャツ|彼女|室|印象|髪型|美肌|女の子|収納|s|紅葉|いちご|編み|キャンドル|今年|ファッション|回|絵本|赤|肉|成分|読書|人|胸|ランジェリー|剤|皮脂|コーディネート|屋|デート|日|餅|眉|女性|空|登場|脂肪|ご飯|トップス|服|かわいい|梅雨|ケーキ|;。|分|酢|ん|白|渋谷|毛|水|分|紙|カジュアル|女優|デート|ショップ|仮装|指先|花見|店|感|主人公|材料|系|de|kate|さん|運|ワックス|の|酒|オリジナル|汚れ|年|レストラン|魅力|スポット|色気|朝|着物|マニキュア|よう|動物|_|ホワイト|タンブラー|肌|区|ソックス|味|施設|印象|ストール|素敵|可愛い|缶|食|いい|メイク|
|8|大人|映画|店|シンプル|編み|フルーツ|アイテム|もの|充電|町|レシピ|三つ|メッセージ|流行|ペア|サイト|パーティ|オレンジ|寿司|通販|ページ|女性|効果|洋服|の|泡|シャツ|店内|時間|洋服|和|唇|風邪|宇宙|新作|運動|ごはん|春|コート|画像|太もも|雪|?&|0|サラダ|手|スタイル|ドリンク|パーマ|オイル|材料|自分|スタイル|セーラー|カップル|通販|ディズニー|ラメ|プール|時間|スタイル|者|塩|ブラウン|制服|花冠|くん|意味|毛|恋愛|様|オーダー|もの|人気|駅|世界|世界|シ|日|成人|口紅|髪の毛|カラフル|html|デザイン|紗|原因|都|ヒール|カクテル|風呂|感|マフラー|氷|女の子|バター|感|かわいい|パウダー|
|7|柄|イギリス|スタイリスト|華やか|かわいい|健康|ピアス|素敵|機能|地|簡単|サイド|サプライズ|季節|揃い|サービス|バービー|印象|米|ヘア|merry|もの|性|ビーチ|原因|メイク|ロング|美味しい|年|買い物|甘|目元|性|座|開催|の|美味しい|大人|コレクション|インスタグラム|傘|プレゼント|;&|砂糖|適量|意識|カジュアル|表参道|カール|効果|酒|シール|おしゃれ|年|友達|販売|刀剣|ゴールド|さくら|都|セクシー|出演|1|トーン|％|ミラー|選手|宝石|デジタル|相手|料理|ショップ|用|活躍|肉|メイド|街|ワタ|生活|和|グロス|方|花|co|ゴールド|テイラー|汗|.|足|種類|展示|耳|首|音楽|夏|ソース|生地|これ|ランキング|
|9|色|アメリカ|カット|ピンク|簡単|体|リボン|お洒落|画面|自然|トースト|髪の毛|大切|おしゃれ|パーカー|キャンペーン|お呼ばれ|パステルカラー|美味しい|ケア|文房具|必要|ホルモン|下着|睡眠|ニキビ|パンツ|東京|スポット|いい|和菓子|色|病|作品|販売|お腹|朝|ニット|ファッション|投稿|筋肉|可愛い|！&|2|枚|あなた|大人|店内|印象|ボディ|本|作り方|アイテム|ムーン|あなた|アイテム|乱舞|シンプル|ビキニ|電話|トップス|物語|豆腐|秋|数字|spade|イケメン|天然石|クセ|女性|平均|名前|こと|読者|野菜|ローズ|旅|魅力|勉強|帯|均|③|ん|no|クリア|女のコ|鼻|時間|パンプス|土産|宿|ウケ|寒い|あなた|モチーフ|玉ねぎ|限定|あなた|口コミ|
|チョコレート|黒|歳|施術|個性|アクセサリー|ジュース|さん|アイテム|デザイン|歴史|味|前髪|友達|腕時計|つば|万|二次会|女の子|ヘルシー|エキス|jenny|ため|跡|服|入浴|汚れ|着こなし|さん|場所|ん|ミルク|ナチュラル|症状|光|商品|方法|ハンバーグ|コーデ|人気|話題|効果|チョコレート|自転車|適量|レモン|姿勢|トップス|オープン|感|成分|レシピ|まつ毛|クラッチ|スタイル|いい|サイト|魔女|爪|季節|東京|上品|占い|料|グラデーション|ひとり|レンズ|背|効果|オススメ|恋|コース|自分|洗剤|かわいい|美味しい|フレグランス|海外|･･･|ため|レ|パッケージ|先|うさぎ|t|爽やか|栄子|乾燥|住所|コーディネート|ポップコーン|自然|雰囲気|ファー|気持ち|花言葉|レシピ|土産|自分|アイテム|
|位|パンツ|フランス|駅|大人|サイド|炭酸|ネックレス|空間|原宿|神社|ヨーグルト|ポニーテール|母|小物|双子|予約|会|さ|ごはん|美容|帳|産後|豆乳|春|水|スキン|ニット|ラーメン|公園|今日|チョコ|アイシャドウ|妊娠|素敵|予定|代謝|味|カジュアル|秋冬|twitter|ら|アイシング|）&|牛乳|分|気|着こなし|専門|顔|スキン|醤油|部分|スニーカー|注目|幸せ|日本|アナ|ホワイト|フェス|町|フリル|先生|材|ベージュ|乳|ケイト|バレエ|鑑定|質感|好き|放題|食器|手入れ|観|カフェ|商品|土産|ガール|人|トロ|可愛い|こと|キャンディー|la|イエロー|to|こと|日|ブーツ|紅茶|泉|モテ|更新|愛|こ|スープ|焼き|私|商品|
|．|スタイル|的|店内|的|おしゃれ|ココナッツ|ブランド|壁|携帯|日本|バター|アップ|気持ち|チェック|ルック|得|ウエディングドレス|系|玄米|ml|冊|抜け毛|背中|涼しげ|ため|乾燥|スタイル|丼|夜景|人|スタバ|印象|病気|的|コラボ|身体|天ぷら|枚|デザイン|ん|エクササイズ|チョコ|;！|小さじ|材料|よう|ニット|原宿|大人|美|枚|もの|ロゴ|たち|ん|店|シンデレラ|色|ビーチ|定休|女の子|位|枚|ツヤ|環境|スペード|年生|身|方|気持ち|円|石川|掃除|注目|雰囲気|素敵|地|いい|ヨガ|金魚|発売|の|そう|s|ベース|you|顔|線|おしゃれ|美味しい|美術館|ﾟ|オシャレ|今|マーガレット|オリーブ|美味しい|笑|ポーチ|
|１つ|トップス|ロンドン|髪|派手|メガネ|スムージー|もの|ベッド|plus|京都|マシュマロ|後ろ|お母さん|服|帽|以上|さん|パステル|味|室|カバー|何|下着|海|日|美肌|アイテム|雰囲気|駅|自分|アイスクリーム|アイメイク|こと|繊細|金|健康|ソース|アウター|古着|インスタ|リンパ|かわいい|(&|cc|大さじ|顔|丈|パンケーキ|髪|美容|水|均|リュック|日本|彼氏|税|製作|柄|今年|.|シルエット|役|本|外国|ペン|かん|kastane|力|先|女|予算|ギフト|子供|大人気|東京|ハンド|こと|私|学校|イベント|豊富|簡単|押し花|laser|ピンク|蜷川|の|定休|コーデ|屋|県|ショート|アウター|ひまわり|pique|g|甘|みんな|プチプラ|
|，|シンプル|シーン|技術|白|三つ|ん|可愛|オシャレ|便利|年|バナナ|ゴム|お祝い|今|服|情報|コード|イエロー|レシピ|円|ペン|時間|ビタミン|ファッション|方法|角質|カーディガン|時間|イルミネーション|...|限定|まぶた|ピル|星空|オープン|kcal|カレー|丈|チェック|たち|膝|今年|;_&|バター|きゅうり|ため|シンプル|人気|先|洗顔|肉|エクステ|ファッション|歳|思い出|人気|キャラクター|ベース|サクラ|県|デザイン|たち|卵|アッシュ|位|鞄|時代|士|ボブ|男|人数|商品|機|ローラ|放題|ボトル|ビーチ|の|週間|振袖|ピンク|上|さん|in|ボーダー|...|気|アクセス|ファー|フレーバー|おすすめ|髪|タートルネック|恋|gelato|オイル|濃厚|ー|優秀|
|ｃｍ|スニーカー|賞|雰囲気|ストーン|華やか|栄養|バッグ|の|スマ|おすすめ|食パン|先|感謝|ボヘミアン|おそろい|店舗|ウエディング|っぽい|麺|ダメージ|日記|あなた|大豆|年|バス|顔|シンプル|街|期間|毎日|濃厚|まつげ|治療|絵|シリーズ|摂取|美味し|パンツ|大人|ブログ|ツボ|ツリー|;　|卵|アボカド|時|黒|ティー|さ|クレンジング|鶏|形|感|セクシー|一緒|限定|プリンセス|パール|イベント|日|ライン|話|レシピ|ダーク|スクール|眼鏡|ダンス|恋愛|ミディ|言葉|宴会|キット|かぶれ|女の子|ディナー|人気|場所|美人|あなた|今年|バリエーション|前|可愛|a|柄|実花|ん|渋谷|ロー|ん|日帰り|女性|ベレー|頃|パンジー|ベーコン|クリーム|好き|カバー|
|円|感|公開|方|ゴールド|可愛い|野菜|たくさん|グッズ|カバー|城|美味しい|束|嬉しい|時計|バケット|最新|華やか|グリーン|具|トリートメント|文字|方法|細胞|暑|夜|クレンジング|カジュアル|吉祥寺|分|私|スター|眉毛|時期|幻想|号|体重|パン|トレンド|コンセプト|動画|回|飴|let|塩|マヨネーズ|方法|感|店舗|ロング|石鹸|砂糖|糸|スポーツ|愛用|はず|店舗|公開|大人|制|番号|枚|さん|人|ハイライト|英会話|!?|腕|天然|ワン|彼女|テーブル|玉川|安心|コラボ|席|的|国|身|習慣|夏休み|見た目|トリートメント|ネコ|i|モチーフ|グミ|方法|新宿|フラット|グラス|地|男性|スタイル|友達|ジェラートピケ|牛乳|種類|みたい|円|
|本|ワンピース|有名|人気|綺麗|印象|バナナ|おしゃれ|生活|フォン|温泉|牛乳|完成|香り|年|おじさん|方|幸せ|可愛い|妊娠|等|予定|育毛|使用|爽やか|タイム|保|感|人気|夜|amp|美味しい|アイライン|病院|夜空|周年|ストレス|そう|スタイル|アウター|可愛い|足首|カップ|アリ|糖|ドレッシング|綺麗|アイテム|東京|髪型|白|cc|スイカ|色|アメリカ|時間|発売|再現|ライン|満開|名古屋|カジュアル|恋愛|ｇ|味|製造|?!|カス|組み合わせ|ゴキブリ|ん|駅|パッケージ|の|たち|新宿|パッケージ|ホテル|今日|今日|卒業|ん|時間|世界|p|オレンジ|is|シミ|月|ニット|人気|ホテル|ヘアスタイル|ビスチェ|これ|シェル|コンソメ|チョコレート|人|クリーム|
|石原|カラー|たち|安心|色合い|髪|豊富|可愛く|お気に入り|ホ|グルメ|砂糖|トップ|贈り物|お洒落|派|体験|ブーケ|雰囲気|冷|安値|メモ|便利|乳|今|無印|料|トップス|料理|料金|欲しい|クリーム|目尻|学生|太陽|今年|原因|おにぎり|素材|トレンド|雑誌|裏|ハート|　&|粉|小さじ|美人|パンプス|カップ|カラー|美肌|みりん|穴|スポーティー|人気|気持ち|デザイン|世界|上品|脇|神戸|女性|放送|水|風|学校|new|テニス|もの|^|彼氏|日|レター|便利|原宿|デザート|シリーズ|有名|イイ|何|柄|魅力|ん|たち|laserpointer|色|ボー|効果|電話|お洒落|ワイン|場|セクシー|ダウン|心|かわいい|鮭|チョコ|こと|ブラシ|
|３つ|アイテム|discasdvd|空間|可愛い|ヘアスタイル|ドリンク|洋服|自分|photo|こと|アイス|団子|バス|人気|違い|料金|花|淡い|おにぎり|方|イラスト|可能|調整|気分|リラックス|原因|ショート|おいしい|車|こと|さ|まつ毛|分泌|雲|開始|日|・|可愛い|女性|彼女|ストレッチ|サンタ|♪&|ml|パプリカ|これ|ジャケット|青山|黒髪|手|料|用意|トレンド|コレクション|素敵|原宿|コスチューム|かわいい|花|月|夏|化|醤油|人|学期|カバン|小さい|厳選|柔軟|それ|分|袋|ため|登場|コース|いい|ここ|自分|休日|モダン|新作|手|たくさん|n|フットネイル|ハリ|タオル|円|厚底|ティー|旅館|o|チェック|笑|人魚|じゃがいも|さ|もの|力|
|２つ|ホワイト|ため|徒歩|アクセント|ハーフ|オイル|パール|キッチン|from|景色|お菓子|リボン|タイム|注目|color|可能|一生|かわいい|鍋|配合|スケジュール|節約|可能|暑く|美容|方法|シルエット|味|横浜|あなた|食|肌|服用|紫陽花|火|朝|かぼちゃ|セットアップ|バッグ|みたい|腕|イベント|アンド|水|白|それ|色|美味しい|雰囲気|潤い|材|手作り|小物|出身|好き|大人気|館|ネイルデザイン|花びら|ビル|ウエスト|ストーリー|2|ピンク|君|miumiu|高校|本物|動き|モテ|鍋|ムーミン|歯磨き|話題|イタリアン|よう|美しい|魔法|前|和風|の|下|メルヘン|m|カラフル|for|パック|土|秋|専門|こと|カール|寒|幸せ|マーメイド|材料|ソース|はず|ブランド|
|ｍｌ|印象|--|魅力|ベース|カチューシャ|レモン|素敵|家具|スマホ|美しい|甘|可愛い|セット|フリンジ|コチラ|利用|結婚|っぽく|線|油|表紙|ない|治療|あなた|前|トラブル|着|浅草|無料|何|商品|ポイント|ストレス|モチーフ|記念|的|ヘルシー|秋冬|snidel|おしゃれ|ふく|バラ|ん|薄力粉|レシピ|女性|tシャツ|チョコレート|カット|パック|生姜|ペーパー|オシャレ|センス|日|購入|原作|ブルー|ワキ|府|デニム|家|cc|印象|貧|かばん|サークル|眼|縮|いい|プラン|マジック|子ども|プロデュース|人気|心|の|子|トレーニング|着付け|クレヨン|部分|お菓子|beauty|グリーン|浮き|クマ|出口|可愛い|ジェラート|キャンプ|スタイル|元|自分|かわいく|粉|アイス|可愛く|感|
|さとみ|丈|家|ヘア|赤|バレッタ|成分|ん|ルーム|財布|絶景|ミルク|ハーフ|マカロン|素材|私服|価格|お姫様|ベージュ|栄養|専売|本屋|よう|美|お洒落|肌|こと|枚|麺|大人|ない|感|感|避妊|芸術|価格|量|サラダ|ガーリー|提案|撮影|尻|結晶|今|枚|汁|もの|スニーカー|日本|め|ハンド|・|色|カラー|登場|大切|プチプラ|国|感|ニオイ|中央|素材|主演|酒|ハイ|オタク|荷物|低い|こと|くせ毛|友達|予約|メッセージ|重曹|イベント|パスタ|自分|人|笑顔|それ|思い出|ルージュ|これ|宇宙|f|感|輪|ため|ビル|トレンド|の|足湯|め|こ|ライブ|パジャマ|野菜|ん|大好き|仕上がり|
|mcbee|着こなし|軽井沢|スタッフ|淡い|団子|腸|世界|お家|型|鎌倉|ジャム|巻き|手作り|カーキ|ベスト|登録|レース|ネイビー|ラーメン|サイト|毎日|これ|光|サマー|マッサージ|パック|大人|営業|会場|はず|バックス|重|月経|不思議|日本|ん|朝食|シンプル|予約|顔|筋|デコレーション|？&|*|赤|いい|印象|ん|動き|配合|玉ねぎ|これ|デザイン|真似|何|以下|人気|可愛い|タトゥーシール|渋谷|デート|公開|砂糖|艶|フランス|コンパクト|学生|お守り|ナチュラル|大切|誕生|デザイン|剤|ブランド|徒歩|ボディ|タイ|アナタ|運動|古典|自分|ドライヤー|の|de|涼しげ|壁|手|祝|オシャレ|見た目|日本|男|ショップ|たくさん|サック|簡単|味わい|何|高い|
|バレンタイン|おしゃれ|者|嬉しい|パール|ポニーテール|作用|ブレスレット|写真|スマート|名所|材料|ぱ|奈良|紹介|通学|場合|マナー|グレー|めん|税|シール|管理|皮膚|紹介|体|すっぴん|素材|グルメ|入場|多い|パフェ|ブラウン|ため|candy|チェック|便秘|具|色|商品|活躍|セル|しまむら|テーマ|5|海老|ない|ショート|代官山|ナチュラル|使用|豚|紐|お洒落|dazzlin|私|ファッション|アリス|グラデーション|沼|梅田|ガーリー|話題|キャベツ|明るく|プレゼン|ラウンド|サッカー|水晶|矯正|気|徒歩|紙|カラコン|会|ワイン|個性|リゾート|ん|力|屋台|ダイソー|タオル|キュート|mw|マリン|with|とき|番号|デザイン|ジュース|源泉|ナチュラル|秋冬|二|量産|適量|ベリー|ない|紹介|
|まとめ|ジャケット|出演|リラックス|ネイルデザイン|大人|便秘|華奢|雰囲気|カメラ|駅|苺|耳|素敵|先取り|可愛い|様|特別|黒|魚|抜|付録|薄毛|プラセンタ|キャップ|ん|美容|tシャツ|トロ|水族館|うち|パン|ライン|精神|綺麗|イベント|ため|おかず|上品|ヴィンテージ|参考|手|クリスマスツリー|カキ|豆乳|料|肩|ロング|おしゃれ|巻き|敏感|大根|好き|白|達|もの|展開|女王|印象|野外|祝|肩|少女|好み|暗|栽培|丸|笑|円|是非|女の子|完全|グッズ|清潔|ファン|味|種類|景色|セクシー|電車|加工|優秀|綺麗|不思議|die|っぽい|niko|マスク|]|スリッポン|アイス|スポット|っぽい|パジャマ|名前|ナップ|パセリ|フルーツ|...|パッケージ|
|以上|小物|観|担当|黒|パーティー|繊維|紹介|可愛く|カード|時代|プリン|髪型|ケーキ|ブランド|ランク|コース|ボレロ|レ|マグロ|解析|徳島|性|mw|涼しく|毎日|後|ボーダー|そば|デートスポット|楽しい|かき氷|よう|子宮|さん|店舗|解消|おいしい|今年|ムートンブーツ|ぬいぐるみ|ライト|友達|..*|3|黒|自信|ブーツ|台湾|重|液|しょうゆ|液|バック|私服|大好き|値段|魔法|ハート|mi|土|袖|本|ごま油|ブリーチ|生|小さめ|コンプレックス|偽物|美容|デート|ディナー|二子|歯ブラシ|ラン|種類|上品|おすすめ|気分|事|姿|アイテム|指|心|titty|指先|of|季節|店|やすい|アルコール|旅|黒髪|毎日|はず|お花|ピザ|風味|それ|使用|
|年|ニット|dvdhttp|カラー|上品|雰囲気|ミネラル|キュート|デザイン|達也|滝|ゼリー|コテ|父|ゲット|通勤|会員|式|トロ|辛|香り|年|簡単|改善|ん|疲れ|乳液|コート|こちら|バス|お金|キャラメル|の|歳|神秘|木|時間|野菜|着|ショップ|海外|秒|可愛く|ビューティー|生クリーム|材|足|足元|限定|バング|後|にんにく|布|大人|キュート|楽しい|コラボ|主人公|フレンチネイル|暖かく|新宿|服|姿|ご飯|黒髪|パーム|channel|ララ|方|ストレート|何|サプライズ|センス|とき|芸能人|おすすめ|瓶|絶景|赤|ん|下駄|タイプ|分|あめ|e|大人|テイラー・スウィフト|保|町|シンプル|パンケーキ|疲れ|っぽ|スヌード|君|可愛く|にんにく|トッピング|多い|美容|
|ランキング|グレー|ファン|お客様|雰囲気|可愛く|こと|シンプル|ライト|トルネード|人気|食|ヘアスタイル|年|秋色|ワン|お客様|新婦|レッド|ん|ツヤ|リスト|時|フラーレン|流行|良品|よう|トレンド|セット|スカイ|今|シロップ|パウダー|社会|画|水|もの|オムライス|感|上質|人気|二の腕|バレンタインデー|かき|レシピ|パセリ|印象|おしゃれ|屋|ストレート|ニキビ|人|ひも|ブラック|有名|それ|チェック|作|ホログラム|時期|丁目|コーデ|韓国|袋|明るい|勉強|バック|マンガ|金|可愛い|よう|用|西荻|性|雑誌|空間|女の子|時間|オーラ|疲れ|袴|セルフネイル|④|♭|der|シルバー|taylor|崩れ|予約|の|おすすめ|野球|女の子|インナー|よう|ハー|コショウ|マンゴー|感じ|代|
|オススメ|ブラック|受賞|トリートメント|ポップ|上品|食物|ジュエリー|小物|hair|郡|生クリーム|スタイル|カード|旬|広|買取|ブライダル|派手|食材|毛|クロ|多い|出力|真夏|大切|ファンデーション|今年|絶品|土|セール|風味|こと|五月|キャンディ|テーマ|質|レンジ|シルエット|たくさん|お洒落|両手|見た目|?｡*|好み|こしょう|大切|バランス|cafe|可愛い|日焼け|片栗粉|用|ホワイト|女性|とき|万|物語|白|夜桜|北|スカート|恋|簡単|毛|学生|york|二の腕|質|柔らかく|ない|デート|円|物|文字|サラダ|さ|人気|それ|時|飾り|可愛|回|写真|und|可愛い|swift|冬|銀座|スタイル|好き|山形|髪型|コーディネート|もの|レインボー|ブロッコリー|商品|たち|下地|



**実行コード**

実行コード...

```{r}
# LDA(Latent Dirichlet Allocation)のRパッケージを試してみるスクリプト
#
#   複数のテキストからトピックを抽出する
#
# 参考：
#   トピックモデルによる統計的潜在意味解析 2章後半：http://goo.gl/6Sq3pd
#   RでLDAの一例：http://goo.gl/FsYGZd
#   ggplot2エラー対処法：http://goo.gl/RJJ7gG
#
#

#  ================== パッケージ準備 ==================
  # パッケージインストール
  # install.packages (`RMeCab`, repos = `http://rmecab.jp/R`)
  # install.packages(`lda`)

  # library読み込み
  library(RMeCab)
  library(lda)
  library(reshape2)
  library(ggplot2)
  library(foreach)
  library(doParallel)
  library(tcltk)

#  ================== 定数定義 ==================
  wd <- `C:/Users/tadashi.mori/Google ドライブ/01_R/LDAtest`  #作業ディレクトリ
  path.input <- `テストテキスト.txt`
  filter.wordclass <- `名詞|形容詞`
  filter.ngword <- `[^\?/:-\,\(\)♪【】＜＞<>]`
  sep <- 5000  # 形態素解析分割数
  k <- 10 # トピック数

#  ================== 関数定義 ==================
  # 実行時間記録関数
  write.proctime <- function(time.exec,name.task,proctime){
    tmp = data.frame(タスク = name.task
                        , ユーザ = format(proctime[1], digits = 3)
                        , システム = format(proctime[2], digits = 3)
                        , 経過 = format(proctime[3], digits = 3)
                        , 完了時刻 = Sys.time()
    )
    if(is.null(time.exec)){
      result <- tmp
    } else {
      result <- rbind(time.exec
                      , tmp)
    }
    rownames(result) <- NULL
    return(result)
  }

#  ================== 実行時間集計 ==================
  startT <- proc.time()
  endT <- proc.time()
  time.exec <- NULL

#  ================== 分析データ準備 ==================
  # --- データ読み込み ---
  startT <- proc.time()
  setwd(wd)  # 作業ディレクトリ設定

  # ↓↓↓↓↓↓ 使用データ選択 ここから ↓↓↓↓↓↓
#     # ①テストデータの場合
#     sentence <- read.table(path.input
#                        #, stringsAsFactors=F  #char型にするとRMecabDFでエラーが出るのでファクターのまま
#                        , header = FALSE
#                        , sep = `	`)
#     names(sentence) <- `text`

#     # ②atcosmeデータの場合
#     load(`atcosmeReview.dat`)
#     sentence <- head(sentence,n=1000)
#     sentence[,1] <- as.factor(iconv(sentence[,1]
#                                     ,from=Encoding(sentence[1,1])
#                                     ,to=`cp932`
#                                     )
#                               )

    # ③meryデータの場合
    load(`meryArticle.dat`)
    # sentence <- head(sentence,n=1000)


  # ↑↑↑↑↑↑ 使用データ選択 ここまで ↑↑↑↑↑↑

  endT <- proc.time()
  time.exec <- write.proctime(time.exec,`データ読み込み`,endT-startT)  # <実行時間記録>

  # --- 形態素解析 ---
  startT <- proc.time()
  n <- ceiling(nrow(sentence)/sep)
  sentence.split <- split(sentence,1:n)
  pb <- txtProgressBar(min = 1, max = n, style = 3)

  # 分割して形態素解析し保存
  for(i in 1:n){
    tmp.part <- RMeCabDF(sentence.split[[i]],1)  # 形態素解析実行
    saveRDS(tmp.part,file = paste(`mecabdata`,i,`RData`,sep = ``))  # 作業ディレクトリに保存
    setTxtProgressBar(pb, i) # プログレスバー更新
  }

  # 保存したデータを読み込みマージ
  tmp <- NULL
  for(i in 1:n){
    tmp.part <- NULL
    tmp.part <- readRDS(paste(`mecabdata`,i,`RData`,sep = ``))  # 保存したファイルを読み込み
    tmp <- c(tmp,tmp.part)
  }

  # マージデータを保存
  saveRDS(tmp,file = `mecabmerge.RData`)

#   # 分散処理準備
#   n <- nrow(sentence)/1000  # コア数を繰り返し回数にセット
#   registerDoParallel(detectCores())  # コア数をセット
#   sentence.split <- split(sentence,1:n)  # データをコア数分割
#
#   # 分散処理
#   tmp.list <- foreach(i=1:n
#                  , .export = ls(envir=parent.frame())
#                  , .packages = `RMeCab`
#                  ) %dopar% {
#                    try(RMeCabDF(sentence.split[[i]],1))
#                  }
#   # 結果マージ
#   tmp <- NULL
#   for(i in 1:n){ tmp <- c(tmp,tmp.list[[i]]) }

  endT <- proc.time()
  time.exec <- write.proctime(time.exec,`形態素解析`,endT-startT)  # <実行時間記録>

  # --- 品詞フィルタ ---
  startT <- proc.time()
  #
  tmp.vec <- unlist(
    lapply(tmp
           ,function(x
                     ,filter.wc = filter.wordclass
                     ,filter.ngw = filter.ngword
                     )
             {
             z <- x[grep(filter.wordclass,names(x))]  # filter.wordclassで指定した品詞を抽出
             z <- z[grep(filter.ngword,z)]  # filter.ngwordでNGワードを排除
             z <- z[grep(`[^0-9]`,z)]  # 数字を排除
             result <- paste(z
                             , sep = ``
                             , collapse = ` `
             )  # ベクトルから文字列へ変換