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SQLを用いたテキストデータのクラスタリングとトピックモデリングの手法

この記事では、SQL(Structured Query Language)を使用してテキストデータを分析するための二つの高度なテクニック、すなわち「クラスタリング」と「トピックモデリング」について詳しく説明します。これらの手法は、大量のテキストデータから有用な洞察を得るために非常に役立ちます。

目次

はじめに

データ分析の現場でよく使用されるSQLですが、通常は数値や日付データの分析が主流です。しかし、SQLも高度なテキストデータの分析に用いることができます。特に、「クラスタリング」や「トピックモデリング」といった手法が存在します。

クラスタリングとは?

クラスタリングとは、類似性に基づいてデータをグループに分ける手法です。テキストデータにおいては、一般に「TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)」や「コサイン類似度」などが用いられます。

クラスタリングの基本概念

用語説明
TF-IDF単語の出現頻度と逆文書頻度に基づく指標
コサイン類似度ベクトル空間上での2つのベクトルの類似度
クラスタリング用語一覧

SQLでのクラスタリング手法

SQLでは、以下のようなコードを使用してクラスタリングを行います。

SELECT cluster_id, COUNT(*)
FROM (
  SELECT k_means(tf_idf_array, 3) OVER () as cluster_id
  FROM text_table
) AS sub
GROUP BY cluster_id;

トピックモデリングとは?

トピックモデリングは、テキストデータ内の隠れた「トピック」を発見するための統計的モデルです。一般的には、LDA(Latent Dirichlet Allocation)が用いられます。

トピックモデリングの基本概念

用語説明
LDA隠れたトピックを発見するための統計的手法
トピックモデリング用語一覧

SQLでのトピックモデリング手法

SQLでトピックモデリングを行う際は、一般に外部のライブラリやツールを連携して使用します。しかし、以下のようなSQLクエリで初歩的なトピック分析も可能です。

SELECT topic, COUNT(*)
FROM (
  SELECT lda(text_column, 5) OVER () as topic
  FROM text_table
) AS sub
GROUP BY topic;

まとめ

SQLを用いてテキストデータのクラスタリングとトピックモデリングを行う手法について解説しました。クラスタリングはTF-IDFやコサイン類似度を使用し、トピックモデリングはLDAを使用するのが一般的です。これらの高度なテクニックをマスターすることで、データ分析の幅が広がります。

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