トピックモデル

トピックモデル|適切なセグメンテーションで顧客に有用なアプローチを

文書や情報処理に関する仕事に携わっている人であれば、「トピックモデル」という言葉を耳にしたことがあるでしょう。

トピックモデルとは何か、分かりやすく解説します。トピックモデルの分析手法や活用方法も併せてチェックしていきましょう。

この記事は、次のような人におすすめの内容です。

  • トピックモデルの意味を理解したい人
  • トピックモデルの分析方法が知りたい人
  • 顧客への有用なアプローチ方法を模索している人

トピックモデルとは

トピックモデルとは、文書の中にある単語の種類や頻度を元に文書全体の潜在的な意味を解析する手法のこと。単語の出現率を推定するため、確率モデルの1つに分類されます。

うまくトピックモデルの推定ができれば、似た意味の単語が使われる文章の把握が可能になります。

トピックモデルを推定する場合の大まかな流れは、次の通りです。

トピックモデル

上記の流れをもう少し詳しく説明すると、次のようになります。

  1. 対象のデータを収集する
  2. 文章を単語に分解して、出現回数をチェックする
  3. トピックモデルを構築する
  4. トピックモデルを評価する
  5. 結果を見てトピック数の増減を検討する
  6. トピックの構成比率を図に表す
  7. トピックごとに使用単語を参照する

トピックモデル分析、3手法

トピックモデルの分析方法は、次の3つの方法があります。

  • LSI
  • LDA
  • PLSI

それぞれの方法について、具体的な内容を解説していきます。

LSI(Latent Semantic Index)、「潜在的意味解析」

LSI (Latent Semantic Index)は、「潜在的意味解析」とも呼ばれるトピックモデルの手法です。おなじ意味の単語をうまくまとめることで文書の情報量を凝縮して要点を強くします。

LSI (Latent Semantic Index)を使う場合は、文書に使用される単語が「文章行列(matrix)」で表現する必要があります。具体的には文書中にある単語が使用されている場合にだけ、ビットとして1を立てて文章ベクトルを作成する流れです。文書ベクトルが1つの表にまとまったものを文章行列と定義されます。

意味が似ている単語をまとめることで、ベクトルの次元数がまとまりやすくなります。例えば、対象の文章に「車」と「自動車」がある場合は同じ意味を持つ単語としてまとめられるでしょう。

LSI (Latent Semantic Index)で文書の次元圧縮をすれば、元の文書よりも内容が簡単になりやすいです。ただし、本来の文書とは違う文章ベクトルになる可能性もあるので慎重に作業を進める必要があります。

LDA(Latent Dirichlet Allocation)

LDA(Latent Dirichlet Allocation)とは、対象の文章の潜在的なトピックを推定する手法です。先に説明したLSIと同様に文章ベクトルの次元を削減する場合などに用いられますが、次に説明するPLSIをベイズ化した手法です。

「ベイズの定理」という言葉を耳にしたことがある人もいるでしょう。ベイズは条件確率に適用できる有名な定理で、式に表すと次の通りです。

ベイズの定理

これは、「事象Aが発生した場合の事象Bの条件確率」は、「事象Bが発生した場合の事象Aの条件確率」に「事象Bの発生確率と掛けたもの」を「事象Aの発生確率で割ったもの」であることを表しています。

PLSI(Probabilistic Latent Semantic Indexing)

PLSI(Probabilistic Latent Semantic Indexing)とは、先に説明したLSIを考え直して生まれた確率生成モデルです。

この手法を使用してトピックモデルを出すためには、対象の文書の中にあるトピックの数をあらかじめ把握しておく必要があります。具体的には、「EMアルゴリズム」と呼ばれる方法を用いて推測します。そのため、新しい文書を自然に処理できないデメリットがPLSI(Probabilistic Latent Semantic Indexing)にはあるのです。

情報検索分野やNLP全般など幅広い活用が期待できるのがPLSI(Probabilistic Latent Semantic Indexing)の特徴です。

セグメンテーションへの活用も

トピックごとに使用回数が多い単語が分かっていれば、セグメンテーションに活かすことができます。セグメンテーションとは、市場や顧客が細分化することで、細分化した上でそれぞれを分類して作った小さなグループのことを「セグメント」と呼びます。

ものや情報があふれる時代になった現代においては、適切なセグメンテーションが良質なマーケティングアプローチに必要不可欠です。

どれだけ優れた商品やサービスを開発しても、すべてのセグメントのユーザを満足させられるとは限りません。逆に言えば、一部のセグメントのユーザであっても一定数の顧客が満足すれば、企業の売上は上がります。

また、市場や顧客を細分化すれば、マーケティング戦略の方針が明確になり、マーケティングの効率化がはかれます。広告費などの費用の抑制にもつながるため、企業にとってセグメンテーションは非常に重要な意味を持つといえるでしょう。

トピックモデルは、いろいろな要素の所属確率を示せます。そのため、複数のトピックにまたがっていても定量的な分析が可能になります。文書データだけでなく、さまざまなデータの解析にトピックモデルを応用すれば推測の幅はもっと大きくなるでしょう。

例えば、顧客の購買履歴や閲覧履歴などからニーズや利用シーンなどを想定できます。トピックモデルによって推定されたターゲットに集中してマーケティング施策を行うのも1つの方法です。

まとめ

トピックモデルを賢く使えば、企業は市場や顧客に対して効果的なマーケティングを行うことができます。

最初は難しく感じるかもしれませんが、今回紹介した内容を参考に自社でトピックモデルの活用方法を検討してみてください。


<参考>

自然言語処理による文書分類の基礎の基礎、トピックモデルを学ぶ(Qiita)

トピックモデルとは(データ分析基礎知識)

【入門】トピックモデルとは?トピック分析の3つの手法を解説(SPJ)

セグメンテーションとは?使い方や活用事例(Marketo Engage)