主题建模算法（LDA、NMF、PLSA）是用于在大量文本文档中查找隐藏主题结构的算法。它们经常用于自然语言处理 (NLP) 中来发现文本中的主题。虽然这三种算法都众所周知并且经常使用，但潜在狄利克雷分配 (LDA) 是最常用的。
潜在狄利克雷分配（LDA）是一种生成统计模型，用于揭示文档集合的主题结构。该算法通过发现经常出现在同一文档中的单词或短语簇来识别主题。这种方法很强大，因为它允许不需要标记数据的无监督学习。
非负矩阵分解 (NMF) 是一种在文档集合中查找隐藏结构的算法。与 LDA 一样，该算法可以发现文档中经常一起出现的单词簇。然而，与LDA不同的是，NMF要求输入数据非负。
概率潜在语义分析 (PLSA) 是一种与 LDA 类似的算法，但有一些关键区别。首先，PLSA 不考虑特定于主题的术语，而是搜索跨文档共享的潜在主题。其次，该算法假设文档是由一组特定主题生成的，这在某些情况下可能不准确。
总之，主题建模算法（LDA、NMF、PLSA）是自然语言处理（NLP）中的重要方法，可用于揭示文本中隐藏的主题。 LDA 是用于此目的最常用的算法，并且由于其无需标记数据即可执行无监督学习的能力而特别强大。
