LSA(エルエスエー)とは | 意味や読み方など丁寧でわかりやすい用語解説

LSAはLatent Semantic Analysisの略称であり、日本語では「潜在的意味解析」と訳される。これは自然言語処理の分野で利用される統計的な技術の一つで、大量の文書データから、単語や文書の背後に隠された意味的な関係性を自動的に抽出し、分析することを目的とする。コンピュータは通常、単語を単なる文字の羅列として認識するため、「自動車」と「クルマ」のように人間にとっては同じ意味を持つ単語でも、そのままでは別物として扱ってしまう。LSAは、このような単語の表面的な違いを超えて、文脈における使われ方から意味的な類似性を数学的に捉えることを可能にする。この技術により、検索エンジンが検索キーワードと意味的に関連性の高い文書を見つけ出したり、文書を内容に基づいて自動的に分類したりするなど、より高度なテキストデータ処理が実現される。

LSAの処理は、大きく三つの段階を経て実行される。第一の段階は、分析対象となる文書群から「単語文書行列」を作成することである。これは、行列の各行に単語、各列に文書を対応させ、それぞれの交点に、その単語がその文書内でどの程度重要かを示す数値を格納した巨大な表である。この数値には、単純な単語の出現頻度ではなく、tf-idf（term frequency-inverse document frequency）と呼ばれる指標が用いられることが多い。tf-idfは、特定の文書内で頻繁に出現する一方で、他の多くの文書には出現しない単語ほど重要度が高くなるように計算される指標であり、これによって各単語の意味的な重要性をより適切に評価できる。

第二の段階は、LSAの技術的な核心である「特異値分解（SVD: Singular Value Decomposition）」の適用である。特異値分解は、第一段階で作成した単語文書行列を、数学的な処理によって三つの行列に分解する手法である。この分解によって得られるのは、「単語と潜在的な概念（トピック）の関係を表す行列」、「それぞれの概念の重要度を表す行列」、そして「文書と潜在的な概念の関係を表す行列」である。ここでの「潜在的な概念」とは、例えば「スポーツ」や「経済」といった、人間が名前を付けられるような明確なトピックとは限らず、あくまでデータ中の単語の共起関係から統計的に導き出された抽象的な意味の軸を指す。

第三の段階は、「次元削減」である。特異値分解によって得られた行列の中から、重要度の低い概念に対応する部分を意図的に取り除くことで、元の行列の情報をより少ない次元で近似的に表現する。このプロセスは「低ランク近似」とも呼ばれる。この次元削減こそが、LSAが「潜在的」な意味を抽出できる理由である。元の高次元の行列に含まれるノイズ、例えば単語の表記揺れや文脈上偶然同時に使われただけの関係などが削減され、データに共通する本質的な意味構造だけが強調される。その結果、次元削減後の新しいベクトル空間（潜在意味空間）上では、元々は異なる単語として扱われていた「自動車」と「クルマ」が、意味的に非常に近い位置に配置されることになる。

このようにして構築された潜在意味空間を利用することで、あらゆる単語や文書をベクトルとして表現し、それらのベクトル間の類似度を計算することが可能になる。一般的にはコサイン類似度などの手法を用いてベクトル間の角度を測り、角度が小さいほど意味が近いと判断する。この性質は、情報検索、文書分類、類義語抽出、文書要約など、多岐にわたる応用分野で活用されてきた。近年では深層学習を基盤としたWord2VecやBERTといった、より高精度なモデルが主流となっているが、LSAは単語や文書の意味をベクトル空間で捉えるという、現代の自然言語処理技術にも通じる基本的な考え方を理解する上で非常に重要な手法である。