La asignación latente de Dirichlet (LDA) es un algoritmo que se utiliza para descubrir los temas ocultos en un corpus de texto. Es un modelo probabilístico generativo de una colección de documentos. Se ha utilizado para realizar análisis de texto en procesamiento del lenguaje natural (PNL), aprendizaje automático y investigación de mercados cuantitativa.
En un nivel básico, se puede considerar LDA como un proceso de agrupación de múltiples documentos. Intenta agrupar palabras relacionadas en temas según los patrones que ocurren dentro de un corpus de documentos. Los documentos que contienen más palabras iguales se agrupan. Una vez completada la agrupación, los temas se etiquetan según los patrones de palabras subyacentes en los documentos agrupados.
Una vez etiquetados los temas, LDA se puede utilizar para descubrir asociaciones entre temas y documentos. Por ejemplo, LDA se puede utilizar para inferir si un documento contiene o no un tema en particular. Además, se utiliza para aplicaciones como la categorización de documentos, para ayudar a la extracción de documentos y la comprensión del lenguaje natural.
LDA está estrechamente relacionado con el análisis semántico latente probabilístico (PLSA) y puede considerarse como una generalización de PLSA. Normalmente, se aplica para recuperar información de una gran colección de documentos. Se ha utilizado en una variedad de industrias, incluidas la atención médica, el entretenimiento y las finanzas.
LDA se implementa utilizando el algoritmo de inferencia bayesiano. El teorema de Bayes, que lleva el nombre del estadístico Thomas Bayes, maneja las medidas de probabilidad necesarias para clasificar correctamente las palabras en temas. También es posible combinar LDA con otros métodos como el muestreo Monte Carlo de cadena de Markov (MCMC) para aumentar la eficacia del modelo.
La asignación latente de Dirichlet se ha convertido en un algoritmo cada vez más popular debido a su rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y la investigación de mercados cuantitativa. Proporciona una forma valiosa de comprender la estructura subyacente de los corpus de texto, descubrir asociaciones entre temas y documentos y realizar agrupaciones de documentos.
