医療，(政治)経済，法律，出版の4分野の用語の，LatentDirichetAllocation(LDA)を使った教師なしクラスタリングの実用性を検討した．単語をdocumentとし，文字の(不)連続𝑛-gram(𝑛<4)をtermとしてLDAを実行した．結果から判った事は2つある．小さなtopic数で用語を分野別に分ける課題が実現できる．大きなtopic数では語構成パターンの分類が可能になる．

数多くの用語が目の前にある時，それらをうまく分類したいという欲求は自然である．分類はすべての情報処理の始まりであり，不可欠なものである．分類という課題に内在する問題は，2つある．一つ目は労力の問題，二つ目は精度の問題である．これらは通常，相反する．自動分類は労力はかからないが精度が低く，人手分類は精度はそれなりだが労力がかかる．とは言うものの，人手分類がいつも最良の分類を与えるかどうかは明らかではない．特に人手分類は，観点が多元的な分類1)と粒度が可変な分類を実現しない．『実践医療用語語構成要素試案表Ver.2』2)[2]には7,087事例が収録されているが，これでも網羅的とは言えない．網羅性を重視するなら，この数倍の分量の用語を集める必要があるだろう．そうして得られた規模の医療用語をすべて人手で分類するという課題は，非現実的である．本研究はLatentDirichletAllocation(LDA)[3,4]を使って，それなりの精度の用語の自動分類が実現できる事を示す．1)例えば{バセドー氏病,心臓病,心臓肥大}を分類する時，人は{{バセドー氏病,心臓病},心臓肥大}の様に主要部で分類しがちであるが，これは{バセドー氏病,{心臓病,心臓肥大}}の分類を排除する．このような複数解の存在を許容する分類はFormalConceptAnalysis(FCA)を使わないと実現できない[1]．2)https://www.gsk.or.jp/catalog/gsk2020-g/