ニュース記事からTF‑IDFの手法を用いて重要なワードを取り出す

2025年8月30日

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はじめに

オンラインで読めるニュース記事の数は日々大量に増えています。興味のあるテーマを深推りしたいと思っても、関連する膨大な記事の中から重要な情報を探し出すのは簡単ではありません。そこで役立つのが TF‑IDF（Term Frequency – Inverse Document Frequency）というテキストマイニング手法です。TF‑IDF を使えば、大量の文章から特定の記事やトピックで重要な単語を定量的に抽出でき、効率的な情報収集が可能になります。本記事では、ニュース記事を対象に TF‑IDF の仕組みと具体的な活用方法を詳しく解説し、Python によるコード例や実践的なチェックリストを紹介します。

TF‑IDFとは？

TF‑IDF は、各単語が文章内でどれほど重要かを評価するための指標です。TF（Term Frequency）は文書内での単語の出現回数を表し、IDF（Inverse Document Frequency）は大量の文書集合における希少性を表します。一般的に、よく使われる単語（例：「の」「は」など）は重要度が低く、特定の文書にしか登場しない固有名詞などは重要度が高くなります。TF と IDF を掛け合わせることで、その単語がその文書の内容を特徴を表しているかどうかを数値化できるのです。詳しくはウィキペディアの解説TF‑IDFをご覧ください。

TF の計算方法

単語の重要度を算出する最初のステップは TF の計算です。TF は文書中の単語の出現回数をカウントし、文書全体の語数で割った値です。この値が高いほど、その単語がその文書内で繰り返し使われていることを意味します。

IDF の計算方法

IDF は単語の希少性を評価します。多数の文書を集め、単語がいくつの文書に出現するかを計算し、総文書数で割った値の対数を取ることで IDF を求めます。希少な単語ほど IDF が高くなり、多くの文書に出現する単語は IDF が低くなります。

ニュース記事でTF‑IDFを活用する手順

ニュース記事でキーワードを抽出する際は、以下の手順で TF‑IDF を活用します。

データ収集：指定した企業のニュースをNewsAPIを使って収集する方法などの API を利用して、複数の記事を収集します。自社サイト内でも関連する投稿を収集し、分析対象に含めると効果的です。
前処理：日本語記事の場合は形態統計解析が必要です。形態統計解析には MeCab や SudachiPy などのライブラリを利用し、名詞や動詞など主要な哲詞だけを抽出します。英語の場合は NLTK などでトークン化し、ストップワードを除去します。
TF‑IDF の計算：scikit‑learn の TfidfVectorizer を用いると、数行のコードで TF‑IDF 行列を計算できます。記事ごとに重要度が高い単語の一覧を得られるので、記事の要約やタグ付けに役立ちます。
結果の解釋：得られたキーワードを読み解き、どの単語が記事の特徴を表しているかを確認します。必要に応じて専門家の視点を加え、読者に価値ある海港を提供しましょう。
情報共有：抽出したキーワードを元に、レコメンド機能や社内レポートを作成します。例えば当サイトの機械学習を使って好みの映画を提案するのように、機械学技術と組み合わせることで個別のレコメンドも可能です。

Pythonでの実装例

以下に、Python を使って複数のニュース記事からキーワードを抽出する簡単な例を示します。requests で記事の文稿を取得し、scikit‑learn で TF‑IDF 行列を計算します。

import requests
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 例として3つの記事文稿をリストに格納
documents = []
urls = [
    "https://example.com/news1",
    "https://example.com/news2",
    "https://example.com/news3",
]
for url in urls:
    response = requests.get(url)
    response.encoding = 'utf-8'
    documents.append(response.text)

# ストップワードや形態統計解析を適当行う（省略）
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english', max_features=20)
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)

# 特徴語を抽出
keywords = vectorizer.get_feature_names_out()
print(keywords)

TfidfVectorizer のパラメータには stop_words や max_features などがあり、用途に従って調整できます。日本語の場合は Janome や SudachiPy を組み合せ、トークン化したリストを TfidfVectorizer に渡すことで形態を実現できます。

活用の広を広げるアイデア

TF‑IDF は単にキーワードを抽出するだけでなく、さまざまな場面で活用できます。

カテゴリ分類：抽出したキーワードを使って記事をカテゴリ別に分類し、ユーザーが興味のあるトピックにすばやくアクセスできるようにします。
ニュースレコメンド：ユーザーの閲覧履歴から興味の高いキーワードを推定し、関連するニュース記事を推奨します。当サイトでは株価の上昇を期徒できるニュースを見つける方法でも類似のアイデアを紹介しています。
SEO対策：重要なキーワードを記事内に適切に配置し、検索エンジンに記事の内容を的確に伝えます。
リアルタイム分析：ニュースのトレンドをモニタリングし、話題のキーワードを毎日抽出して社内共有することで、早速な意思決定をサポートします。

TF‑IDF活用チェックリスト

実際にプロジェクトで TF‑IDF を使う際は、以下の点を確認しておくと安心です。

[ ] 分析対象となる記事は十分な数が集まっているか。
[ ] ノイズとなる単語やストップワードが適切に除去されているか。
[ ] 形態統計解析やトークン化の設定は言語に適しているか。
[ ] TF‑IDF のパラメータ（n-gram 範囲や max_features）は目的に合っているか。
[ ] 結果を検証し、抽出されたキーワードが実際に内容を反映しているか。

まとめ

本記事では、ニュース記事から重要なワードを抽出するための TF‑IDF 手法について解説しました。TF‑IDF は単語の出現頻度と希少性を組み合わせることで、文章の特徴を捜える強力な指標です。Python などのツールを使えば、数行のコードで実践することができ、多数の記事を効率的に分析できます。チェックリストを参考に前処理やパラメータ設定を行い、適切に解釋することで、情報収集やレコメンド、SEO 対策などさまざまな場面で活用できるでしょう。最新の技術動向やデータ分析手法を学び、日々の業務や学習にぜひ役立ててみてください。

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