人材サービス会社パーソルキャリアが運営する転職サイトDODAの会員アンケートから顧客インサイトを抽出するために,トピック相関・共変量情報を組み込むことができる「構造トピックモデル」の適用検討を進めている。先に「ベイジアンネット構造学習」による特徴選択と可視化,「自己組織化マップ」による文書クラスタリングを報告した。今回,顧客インサイトを抽出する新たな方法として,語の共起グラフからスパース構造推定に基く潜在的共起グラフ抽出を,トピックモデル(構造トピックモデル,LDA),分散表現(word2vec,Glove)の4種類の語ベクトルを作成して,スパース構造推定の正則化パラメータとグラフクラスタリングにより評価を行った。グラフクラスタを基底として文書ベクトルを定義し,文書クラスタリングへの応用可能性検討も行った。トピックモデルの方が分散表現よりも良い傾向が見られた。構造トピックモデルが最も良い結果であった。