LDAを使った専門用語の教師なしクラスタリング

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．