こんにちは！
データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！
今回はトピックモデルについて解説していきます！
トピックモデルとは自然言語処理の一種で、文書を特定のトピックに分類する古典的なアプローチです。
トピックモデルの中でも最もよく用いられているLDA（潜在的ディリクレ配分法）を解説し実際にPythonで実装していきます。
今でも広く用いられているアプローチですのでぜひ理解しておきましょう！
ちなみに当メディアが運営する学習プラットフォーム「スタアカ」の自然言語処理コースで自然言語処理について詳しく学べますので興味のある方はチェックしてみてください！
トピックモデルとは
トピックモデルの主な目的は、大量の文書から隠れたトピックを抽出し、それらのトピックが文書にどのように分布しているかを理解することです。
例えば、「OpenAIが開発した大規模言語モデルChatGPTを欧米政府が規制」
みたいな記事があればAI関連のトピックとも考えられますが、政治関連のトピックとも考えられます。
そのためこの文書にはAI関連のトピックと政治関連のトピックが潜在的に存在していることになるのです。
一方で別の記事「米国金利の上昇がFOMCにて決定付けられた」では同じく政治トピックと金融トピックかもしれません。 
トピックモデルが利用されるシーンとしては以下のようなものがあります！
・推奨システム: トピックの類似性に基づいて、ユーザーに関連するコンテンツを推奨
・検索エンジンの改善: 検索結果をトピックに基づいてランク付け
トピックモデルのLDAをPythonで実装
それではここでは、そんなトピックモデルの1つのアプローチであるLDA（潜在的ディリクレ配分法）をPythonで実装していきたいと思います。
トピックモデルのベースとなる文章を手に入れる必要があるので、NEWS_APIと使ってニュースを取得します。
処理の流れは以下の通りです。
1.NEWS_APIからニュース情報を取得
2.ニュース情報からタイトルだけ抽出
3.ニュースタイトルの文章からストップワードを削除して名詞だけに絞る
4.単語出現回数をカウント
5.LDAを適用させて結果を表示
それでは実際にコードを見てみましょう！
from newsapi import NewsApiClient
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
import pandas as pd
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.tag import pos_tag
# NLTKのリソースをダウンロード
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
nltk.download('stopwords')
# NEWS_APIのキーを設定
api_key = '<NEWS_APIのキー>'
newsapi = NewsApiClient(api_key=api_key)
# ニュース記事を取得
articles = newsapi.get_everything(q='latest', language='en', page_size=100)
titles = [article['title'] for article in articles['articles']]
# ストップワードの削除と名詞だけに絞る処理
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_titles = []
for title in titles:
words = word_tokenize(title)
words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]
nouns = [word for word, pos in pos_tag(words) if pos in ['NN', 'NNS']]
filtered_titles.append(" ".join(nouns))
# タイトルから単語の出現回数をカウント
vectorizer = CountVectorizer()
title_counts = vectorizer.fit_transform(filtered_titles)
# LDAモデルを適用
topic_num = 5
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=topic_num, random_state=42)
lda.fit(title_counts)
# トピックごとの単語を表示
words = vectorizer.get_feature_names_out()
for topic_idx, topic in enumerate(lda.components_):
print(f"Topic #{topic_idx}:")
print(" ".join([words[i] for i in topic.argsort()[:-10 - 1:-1]]))
# 各記事のトピックをデータフレームに保存
doc_topic = lda.transform(title_counts)
df = pd.DataFrame(doc_topic, columns=[f'Topic {i}' for i in range(topic_num)])
df['Title'] = titles
print(df.head())
結果は以下のようになりました！
5つのトピックを表現する特徴的な単語が列挙されていて、それぞれのニュース記事がどのトピックに分類されそうか確率値が並んでますね！
今回は100記事で実装しましたので、若干違和感がありますがもっと記事数や文章ボリュームを増やすことで精度が向上していくと思われます。
また、今回は簡単のために英語で実装してみましたが、もし日本語でやる場合は形態素解析による分かち書きが必要になってきます。
その場合はMecabを使ってみましょう！
Mecabの使用方法やMecabを使った自然言語処理アプローチに関しては以下の記事でまとめています！
トピックモデル まとめ
本記事ではトピックモデルについてまとめました！
トピックモデルではレコメンドに関わる話も多いので、こちらの協調フィルタリングの記事やレコメンドのアルゴリズムも見てみると良いでしょう！
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