僕が文章を書くことを考えてみます。僕には文章の嗜好や知識の偏りがあるので、野球や数学の話題は出て来るでしょうが、裁縫に関する話題はあまり出てこないように思われます。このような話題のことをトピックと呼んでいます。トピックモデルでは「文章には何らかの話題の偏りがある」ということを仮定します。文章中に現れる単語は、文章に紐付けられたトピックのどれかから生成されるものと考えます。すべての単語はそれに紐付いたトピックを持っている、と考えます。トピックは、どの単語がよく現れるか、また現れにくいかという分布を持っていて、この分布はトピックごとに異なっています。いう単語は低い、といった感じです。このトピックごとの単語のかたよりも学習していきます。トピックモデルはグラフィカルモデルの有用さを示すいい例なので数式をたどると面白いかもしれません。僕はベイズとグラフィカルモデル大好きなので、LDA大好きです。こんな雑な説明でもこれから勉強したい!となった方は、ぜひさとういっせい先生の本をおすすめします。丁寧に式を追っていて、数式の気持ちというか「なぜこれをやってるんだろう」を丁寧に説明してくれていて、数式の途中でまいごになることが少なく、おすすめです。して嬉しいのは何かというか「文章がどのような偏りを持ったトピックで生成されたのか」という情報を知ることが出来るということです。ようなものに相当しています。バットとヒットは同じ文脈で出てきやすいんだな、というようなクラスの情報を得ることが出来るわけで、それはとてもハッピーですね。いうわけで早速やってみましょう。10個のトピックに分類してみます。上位のトピックを保存lda_trainer.show_topics(save_to_dir="./checkpoints/")出てきたトピックの分布は以下のようになりました。10個のトピックをすべて載せてもよいのですが、ちょっと見にくいのと、あとでも述べますがあまりトピックごとに差分が見えなかったので2つだけ載せています。0.00076590742659798081)]なんだかどちらのトピックも大差ない内容になってしまっていますね。本のタイトルをクラスタに分けたいというモチベーションだったので、その意味でこれは失敗になってしまいました。