文書埋め込みとクラスタリングを組み合わせたトピック分析手法の提案

トピック分析とは，文書群を内容によってグループに分類する技術であり、大規模テキストデータの分析に有用である．トピック分析の代表的手法としてLDA(LatentDirichletAllocation)があり，政治学，文献計量学，ソーシャルメディア分析などの分野へ応用されてきた．一方，LDAを単語数が少ない文書に適用すると，人間が解釈しやすい分類結果を得ることが難しいという問題があった．本研究では，文書埋め込みとクラスタリングを組み合わせたトピック分析手法を提案する．4つのデータセットを分析した結果，既存手法に比べ，提案手法はより人間に近いトピック分類を行うことが示された．