ニュース記事埋め込みによる意味空間の比較研究

本研究では，2012年から2016年のHuﬀPostニュース記事162,376件を対象に，文埋め込みモデルが構築する意味空間の構造的差異を比較分析した。SentenceTransformer[1]を用い，E5[2]およびQwen[3]による文埋め込みを生成し、k-meansクラスタリング（𝑘=50）を行い，クラスタ内分散，クラスタ重心に基づく階層クラスタリング，および社会トピックに対する時系列的反応数に着目して分析を行った。その結果，E5は高凝集クラスタを形成し，政策・制度などの構造的トピックを明確に分離する傾向を示した。一方，Qwenは文脈的要素を反映した分散的な意味空間を形成し，社会的出来事に対する反応が複数クラスタに広く分布した。これらの結果は，文埋め込みモデルの選択が，ニュース分析における解釈の性質に本質的な影響を与えることを示唆する。