非計量類似度2024-12-18

これらは、単なる似ている／似ていないの二分法では収まりきらない複雑な意味空間を扱う際の重要なポイントを指していると言えます。あなたの思考は、単純な似度測定から始まり、潜在次元での表現や、複合的な条件付けによるリンク戦略へと発展しており、実際の知識発見や情報探索タスクにおいて、こうした多面的アプローチは非常に有効でしょう。

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「意味的に納得のいく接続」というキーワードはいいな

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o1 Pro.icon1万個の短文を「距離的空間」ではなく整理するには、以下のようなアプローチが考えられる。

トピックモデル（LDAなど）による概念的整理：

距離ではなく、潜在トピック分布（確率分布）でテキストを表現する。文書ごとに「どのトピックがどれくらい含まれているか」という解釈可能な形式が得られ、距離空間に落とし込まなくても、トピックの類似性や関連性で文書を把握できる。

特徴集合・概念ラティスによる階層構造化（Formal Concept Analysis）：

各短文を特徴（語彙、ラベル、タグなど）の集合として捉え、概念ラティスを構築する。これは距離ではなく「包含関係」に基づく階層的な整理であり、文書間の関係性を非距離的な形式で可視化・理解できる。

ネットワーク表現（共起グラフ）：

短文内の単語やフレーズの共起関係をネットワーク（グラフ）として表す。文書はノード間リンク構造の一部として理解され、コミュニティ検出などによってトピック的なまとまりを距離に依存せず可視化・分析可能。

nishio.icon

単純に「単語」を使うと「は」などが共起しまくる。そこで高頻度語をストップワードにすることが行われる。

一方で低頻度語が現実には有用なのに表記ゆれでつながらなくなったりする

適切な粒度のキーワードを選ぶ仕組みが必要

ルールベース・タグ付けによる分類：

テキストから特定のキーワードやパターンを抽出し、ルールや辞書に基づいてカテゴリー分け。これは「距離的近さ」ではなく、「この文はどのカテゴリ条件を満たすか」という軸で整理する手法。

これらの手法では、距離計算を前提とせず、確率分布・階層構造・ネットワーク関係・ルールや概念的属性など、別の軸で1万件の短文を整理・理解することが可能になる。

これは「overlap > 0なものを選ぶ」ということ

上から見るか中から見るかの違い