topic-modeler について
topic-modelerは、LDAでテキスト集合からトピックを抽出するコマンドラインツールです。文書の分類に加え、トピックのキーワード、可視化、一貫性スコアも提供します。
主な機能
- 01LDAによるトピックモデリング
- 02トピックの代表キーワード抽出
- 03文書のトピック分類
- 04ワードクラウドと分布の表示
- 05トピックの一貫性スコア
活用シーン
- 01テキスト集合からテーマを特定
- 02個々の文書にトピックを割り当て
- 03トピック語と分布を確認
- 04一貫性スコアでトピック品質を評価
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/topic-modelerを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルscripts/requirements.txtscripts/topic_modeler.py
詳細
トピックモデラー
LDA を使用してテキストコレクションからトピックを抽出します。
機能
- LDA トピックモデリング：潜在的ディリクレ配分
- トピックキーワード：各トピックを代表するキーワードを抽出
- ドキュメント分類：ドキュメントをトピックに割り当て
- 可視化：トピックのワードクラウドと分布
- コヒーレンススコア：トピックの品質を評価
CLI の使用方法
python topic_modeler.py --input documents.csv --column text --topics 5 --output topics.json
依存関係
- gensim>=4.3.0
- nltk>=3.8.0
- pandas>=2.0.0
- matplotlib>=3.7.0
- wordcloud>=1.9.0
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