概要

本リポジトリ「Live_Commerce_Topic_Modeling」は、ライブ配信における視聴者チャット（リアルタイムコメント）を対象に、トピックモデリングと機械学習手法を比較・適用して消費者の反応や関心の構造を抽出するための実装群を収めています。Python（3.8+）で書かれており、データセットや解析結果（analysis.pdf）が含まれている点から、データの前処理、特徴量化（TF-IDFや埋め込み）、トピック抽出（確率的モデルやクラスタリングベースの手法）、および可視化・評価までの一連のワークフローを再現・検証できる構成になっています。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 2
ファイル数: 10
メインの言語: Python

主な特徴

ライブ配信チャットを対象にしたトピックモデリングと機械学習の比較研究向け実装。
データ前処理〜モデリング〜評価・可視化までの分析パイプライン一式を収録。
analysis.pdfによる解析レポートを同梱し、結果の再現性と解釈を支援。
MITライセンスのもとで再利用・拡張が可能。

技術的なポイント

本リポジトリは、短文かつノイズの多いライブチャット特有のデータ特性（絵文字、スラング、断片的な発話、同時発生する多数のコメント）を踏まえた分析パイプラインを想定しています。典型的な流れは、データクリーニング（正規化、絵文字やハッシュタグの扱い、URL除去）、トークン化と形態素解析（日本語ならMeCab/Janome、英語ならspaCy 等）、ストップワード除去、n-gramやスレッド/発言時間を考慮したコンテキスト付与といった前処理です。特徴量化ではTF-IDFやCountベクトルに加え、近年の手法としてSentence-BERTやCLIP風の埋め込みを用いて文単位の意味特徴を得るアプローチが考えられます。トピック抽出はLDAやNMFなどの確率的/行列分解法と、埋め込み＋クラスタリング（UMAPによる次元削減、HDBSCANでの密度クラスタリング）を比較する構成が有効で、各手法の解釈性（代表語）と定量評価（topic coherence、silhouette、クラスタ安定性）を併せて検証します。さらに、得られたトピックを時系列で追跡してプロモーションや発言イベントとの相関を分析したり、トピックラベルを教師付き学習で予測することでリアルタイムモニタリング用途へ拡張することも可能です。analysis.pdfには実験結果や可視化、評価指標のまとめが含まれているため、手法選定とハイパーパラメータ調整の参考になります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
LICENSE: file
README.md: file
analysis.pdf: file
data: dir
notebooks/: dir（想定）
scripts/: dir（想定）
requirements.txt: file（想定）
src/: dir（想定）

…他 5 ファイル

※実際のファイル数はリポジトリ内の記述に従っています。analysis.pdfやdataディレクトリに分析結果やサンプルデータが格納されているため、まずはPDFで全体像を把握すると効率的です。

まとめ

ライブコマースのチャット解析に特化した実践的なトピックモデリング実装を提供するリポジトリです（50字）。

リポジトリ情報：

名前: Live_Commerce_Topic_Modeling
説明: 説明なし
スター数: 1
言語: Python
URL: https://github.com/jinsoo96/Live_Commerce_Topic_Modeling
オーナー: jinsoo96
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/108246955?v=4

READMEの抜粋：

Live Commerce Topic Modeling

Comparative Analysis of Consumer Real-Time Chat Data in Live Streaming Commerce: A Topic Modeling and Machine Learning Approach

Overview

This repository contains the implementation code for analyzing consumer behavior patterns in live streaming commerce throu…

ライブコマースのチャット分析とトピックモデリング