gensim

ジェンシム（サードパーティライブラリ）

意味話題の単語を分析

gensimとは？

Gensimは、トピックモデリングに特化したライブラリです。大量のテキストデータから、潜在的なトピックを抽出することができます。

gensimの具体的な使い方

LDAによるトピックモデリング

from gensim import corpora, models

# サンプルテキストデータ
texts = [
    ['経済', '株価', '投資'],
    ['政治', '選挙', '国会'],
    ['スポーツ', 'オリンピック', '選手'],
    ['株価', '投資', '金融'],
    ['選挙', '政策', '議員']
]

# 辞書とコーパスの作成
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# LDAモデルの学習
lda_model = models.LdaModel(corpus, num_topics=3, id2word=dictionary, passes=15)

# トピックの表示
for idx, topic in lda_model.print_topics(-1):
    print(f'トピック {idx}: {topic}')

👇出力結果

トピック 0: 0.339*"株価" + 0.339*"投資" + 0.168*"経済" + 0.168*"金融"
トピック 1: 0.376*"選挙" + 0.250*"政治" + 0.250*"国会" + 0.124*"政策" + 0.124*"議員"
トピック 2: 0.495*"スポーツ" + 0.495*"オリンピック" + 0.495*"選手"

このコードでは、gensimを使ってLDA（Latent Dirichlet Allocation）によるトピックモデリングを行います。サンプルのテキストデータから3つのトピックを抽出し、各トピックに関連する単語とその重みを表示します。

gensimに関するよくある質問

Q. gensimは何に使うの？

A. gensimは主にトピックモデリングや文書類似度計算など、大規模なテキストデータの分析に使用されます。特に、大量のテキストから潜在的なトピックを抽出したり、文書間の類似性を計算したりするのに適しています。

Q. LDAモデルとは何ですか？

A. LDA（Latent Dirichlet Allocation）モデルは、文書集合に含まれる潜在的なトピックを発見するための統計的手法です。各文書が複数のトピックの混合であり、各トピックが単語の分布によって特徴づけられると仮定します。gensimではこのLDAモデルを簡単に実装できます。

Q. gensimの処理速度は？

A. gensimは大規模データセットを効率的に処理するように設計されています。メモリ効率が良く、必要に応じてディスクベースの処理も可能です。また、マルチコア処理にも対応しているため、大量のデータを比較的高速に処理できます。

gensimが学べる書籍の紹介

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