動的トピックモデル

動的トピックモデルは、テキストデータを分析することで、時間の経過に伴うトピックの変化を特定し追跡する自然言語処理技術です。この手法は、トピックが時間とともにどのように変化していくかを捉え、情報のトレンドや発展の流れを明らかにします。これにより、ビジネス決定、市場分析、社会科学の研究に貴重なデータの支援を提供します。