問題 No.1928
自然言語処理や文書の潜在的な意味構造を解析するための教師なし学習モデルであり、文書が複数のトピックから確率的に構成されていると仮定して単語の出現確率をモデリングする手法の名称はどれですか。
【正解の解説】
トピックモデル
これは巨大な図書館の本棚から、本を読まずに「料理」「旅行」といった隠れたテーマの割合を見つけ出すマジックのようなものです。文書を「複数の絵の具が混ざったパレット」と捉え、使われている単語を手がかりに、どんなテーマが何パーセントずつ混ざっているのかを確率的に逆算して暴き出します。
スポンサーリンク
【その他の選択肢の解説】
パープレキシティ
トピックモデルが「テーマを分類する仕組み」そのものであるのに対し、パープレキシティは「AIが次の単語をどれくらい迷わず当てられるか」というテストの点数のようなものです。仕組みの名前と評価の指標を混同させる典型的な出題者の罠なので注意しましょう。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは画像認識や音声認識などあらゆる分野で使われる超万能な骨組みですが、トピックモデルはそれ自体が文書のテーマ解析に特化した確率モデルの枠組みを指します。すべてのAI手法をひとまとめにしてしまうと引っかかる初学者が多いため注意が必要です。
セマンティックモデル
セマンティックモデルは意味全体のつながりを広く扱う概念ですが、文書が複数のトピック確率から構成されていると仮定して単語の出現確率を割り出すという特定の数学的アプローチを指す場合はトピックモデルが正解となります。言葉の抽象度の違いを見抜くことが大切です。