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generated_at: 2026-02-04 10:10:00
metrics:
  claims_total: 16
  claims_with_evidence: 14
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.88
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# 根拠レポート：63-LDA（トピックモデル）

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

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## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**0.88**
  - 根拠あり：14 / 16、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **LDA計算ロジックの詳細**：簡略記述のため確認推奨
  2. **Online LDAとEM LDAのパフォーマンス比較**：定性的記述

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/clustering/LDA.scala` パラメータ定義部
- E-02: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/clustering/LDA.scala` fitメソッド
- E-03: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/clustering/LDA.scala` LDAModel定義
- E-04: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` No.63の定義

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）

| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | kのデフォルト値は10 | E-01 | ○ |
| C-02 | maxIterのデフォルト値は20 | E-01 | ○ |
| C-03 | optimizerデフォルトは"online" | E-01 | ○ |
| C-04 | learningOffsetデフォルトは1024 | E-01 | ○ |
| C-05 | learningDecayデフォルトは0.51 | E-01 | ○ |
| C-06 | subsamplingRateデフォルトは0.05 | E-01 | ○ |
| C-07 | Online LDAはLocalLDAModelを生成 | E-02, E-03 | ○ |
| C-08 | EM LDAはDistributedLDAModelを生成 | E-02, E-03 | ○ |
| C-09 | topicsMatrix()で単語分布取得 | E-03 | ○ |
| C-10 | describeTopics()で上位単語取得 | E-03 | ○ |
| C-11 | チェックポイント機能をサポート | E-01 | ○ |
| C-12 | topicDistributionCol出力 | E-01, E-03 | ○ |
| C-13 | logLikelihood/logPerplexity取得可能 | E-03 | ○ |
| C-14 | Spark 1.6.0で導入 | E-04 | ○ |
| C-15 | LDA計算ロジックの詳細 | **根拠なし** | △ |
| C-16 | パフォーマンス比較（Online vs EM） | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- LDA計算ロジックの数式詳細はソースコードの内部実装に依存
  - 候補：mllib.clustering.LDAOptimizer.scala / Blei 2003論文
- パフォーマンス比較は定性的記述のみ
  - 候補：ベンチマーク結果 / 公式ドキュメント

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: パラメータ定義等の基本情報は低リスク
- 1: 計算ロジック詳細とパフォーマンス比較は中リスク

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] パラメータのデフォルト値がソースコードと一致しているか確認
- [ ] Online/EM最適化手法の説明が正確か確認
- [ ] LDAModelの出力項目が実装と整合しているか確認
