Spark MLlibによるトピックモデリング実装
本稿では、Apache Spark MLlibを用いたLDA（Latent Dirichlet Allocation）による文書トピック抽出の実践的な実装を紹介します。10件のテキストドキュメント（論文2件、ニュース記事8件）を対象に、語彙構築・前処理・モデル学習・結果解釈の一連のフローを再設計し、現代的なSpark APIとベストプラクティスに基づいて再構成しました。
依存関係の設定
MySQLデータベース ...
6月21日 19:49 投稿
LDAを用いたトピックベースのキーワード抽出手法
LDA（潜在的ディリクレ配分法）は、文書集合から潜在的なトピック構造を抽出するための確率的生成モデルであり、直接的な意味解析ではなく、統計的手法によって文書内の重要な語彙を特定します。この手法は、文書が複数のトピックの混合で構成され、各トピックが単語の確率分布を持つという仮定に基づいています。
トピック数の選定
LDAでは、事前にトピック数Kを設定する ...
6月8日 19:39 投稿