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トピックモデルとは、文章からトピックを抽出する自然言語処理の手法です。トピックとは、文章の中に登場する関連する語の集合を指します。トピックモデルは、観測された単語の共起を分析し、隠れたトピックの分布を推定します。これにより、文章の文書間の類似性や、単語の意味的な関連性を明らかにすることができます。 トピックモデルの主な目的は、文書のクラスタリング、テキスト要約、推薦システムなどの自然言語処理タスクを改善することです。これらは、異常検出、ソーシャルメディア分析、カスタマーレビューの分析など、さまざまな分野で広く活用されています。