Metadata-Version: 2.1
Name: topic_modeling_tool
Version: 0.1.1
Summary: A simple topic modeling tool using LDA
Home-page: https://github.com/yourusername/topic_modeling_tool
Author: Takumi Maruyama
Author-email: s2222095@stu.musashino-u.ac.jp
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.6
Description-Content-Type: text/markdown
Requires-Dist: scikit-learn
Requires-Dist: pandas

# topic_modeling_tool

topic_modeling_toolは、テキストデータのトピックモデリングを行うためのシンプルなツールです。このパッケージを使用すると、与えられたテキストデータからトピックを抽出し、それらのトピックに関連する単語を表示することができます。

## 特徴

- テキストデータからトピックを抽出するための簡潔なインターフェース
- Latent Dirichlet Allocation（LDA）を使用したトピックモデリングのサポート
- ユーザーフレンドリーなトピック表示オプション

## インストール

パッケージをインストールするには、次のコマンドを実行します

```sh
pip install topic_modeling_tool
```

## サンプル
```sh
from topic_modeling_tool import TopicModeler

documents = [
    "I love programming in Python",
    "Python and Java are popular programming languages",
    "Machine learning and data science are exciting",
    "I enjoy learning new things in tech",
    "Artificial intelligence is the future"
]

modeler = TopicModeler(n_topics=2)
topic_distribution = modeler.fit_transform(documents)
modeler.print_topics(n_top_words=5)
```
