2026年01月23日
## 要約：
MALTopicは、構造化データと自由記述テキストデータを統合し、複数のLLMエージェントを用いてトピックモデリングを行う新しいフレームワークです。従来のLDAやBERTopicと比較して、トピックの明瞭性、多様性、解釈可能性を向上させます。複雑な調査データの分析において、より人間が理解しやすい文脈に沿ったトピックを生成します。
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## 翻訳：
トピックモデリングは、構造化されていないテキストデータから潜在的なテーマを抽出する重要な技術であり、特に調査回答の分析において価値があります。しかし、従来のメソッドは自由記述の回答のみを考慮し、構造化されたデータやカテゴリカルな調査回答をネイティブにトピックモデリングに組み込むことはできません。また、抽象的なトピックを生成し、広範な人間の解釈を必要とします。これらの制約に対処するために、マルチエージェントLLMトピックモデリングフレームワーク（MALTopic）を提案します。このフレームワークは、トピックモデリングを専門的なタスクに分解し、個々のLLMエージェントによって実行されます。構造化データを利用してテキスト応答を強化する強化エージェント、潜在的なテーマを抽出するトピックモデリングエージェント、結果を洗練する重複排除エージェントが含まれます。調査データセットを用いた比較分析により、MALTopicはLDAやBERTopicと比較して、トピックの明瞭性、多様性、解釈可能性が大幅に向上することが示されました。構造化データを統合し、マルチエージェントアプローチを採用することにより、MALTopicは、より効果的なソリューションを提供し、より人間が読める文脈に沿ったトピックを生成します。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.15299)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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