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  <author_name>ni66ling</author_name>
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  <blog_title>どこでも見れるメモ帳</blog_title>
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    <anon>データ解析</anon>
    <anon>自然言語処理</anon>
    <anon>興味分析</anon>
    <anon>トピックモデル</anon>
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  <description>はじめに 連載記事 はてブ記事を用いた興味分析 の2つ目の記事です． ここでは，はてブに登録したWebページ全てに対して，LDA*1によるトピック解析を行い， はてブに登録している内容のトピック（話題，興味の対象）を分析します． 実装の前提として，データの準備（はてブからブログ記事取得・形態素解析）が完了していることを想定しています． トピック解析とは？ トピック解析とは，入力データのトピック（話題，分野など，大ざっぱな「意味」）を推定することです．データの抽象化とも言えると思います．クラスタリング*2におけるクラスの推定，次元圧縮*3における基底の推定などと非常に似ています． 本記事における…</description>
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  <published>2014-12-23 01:05:00</published>
  <title> 2. LDAによるトピック解析</title>
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