トピックモデリング、UMAP、DiGraphsによるCovid-19ツイートの探索的分析
Dev.to / 2026/6/17
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要点
- この記事では、Covid-19ツイートのテキストデータから潜在的なテーマを見つける手段として、トピックモデリングを用いた探索的な分析手順を提示しています。
- 高次元のツイート表現を低次元に可視化するためにUMAPを適用し、トピックの構造や関係性を解釈しやすくしています。
- さらに、DiGraphs（有向グラフ手法）を使って、トピックやエンティティの「向きのある」関係をモデル化し、ネットワーク的な洞察を可能にしています。
- 全体として、トピックモデリング、UMAP、グラフ分析を組み合わせて、ソーシャルメディアから解釈可能なパターンを得ることを目的とした内容です。
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