Latent Dirichlet Allocation (LDA) est un algorithme utilisé pour découvrir les sujets cachés dans un corpus de texte. Il s'agit d'un modèle probabiliste génératif d'une collection de documents. Il a été utilisé pour effectuer une analyse de texte dans le traitement du langage naturel (NLP), dans l'apprentissage automatique et dans la recherche marketing quantitative.
À la base, LDA peut être considérée comme un processus de regroupement de plusieurs documents. Il tente de regrouper les mots apparentés en sujets en fonction de leurs modèles d'apparition au sein d'un corpus de documents. Les documents contenant plusieurs mots identiques sont regroupés. Une fois le regroupement terminé, les sujets sont étiquetés en fonction des modèles de mots sous-jacents dans les documents regroupés.
Une fois les sujets étiquetés, LDA peut être utilisé pour découvrir des associations entre les sujets et les documents. Par exemple, LDA peut être utilisé pour déduire si un document contient ou non un sujet particulier. En outre, il est utilisé pour des applications telles que la catégorisation de documents, pour faciliter l'exploration de documents et la compréhension du langage naturel.
LDA est étroitement liée à l'analyse sémantique latente probabiliste (PLSA) et peut être considérée comme une généralisation de la PLSA. Généralement, il est appliqué à la récupération d’informations à partir d’une vaste collection de documents. Il a été utilisé dans divers secteurs, notamment la santé, le divertissement et la finance.
LDA est implémenté à l’aide de l’algorithme d’inférence bayésien. Le théorème de Bayes, du nom du statisticien Thomas Bayes, gère les mesures de probabilité nécessaires pour classer correctement les mots en sujets. Il est également possible de combiner LDA avec d'autres méthodes telles que l'échantillonnage par chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC) pour augmenter l'efficacité du modèle.
Latent Dirichlet Allocation est devenue un algorithme de plus en plus populaire en raison de ses performances dans le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique et la recherche marketing quantitative. Il constitue un moyen précieux de comprendre la structure sous-jacente des corpus de textes, de découvrir des associations entre des sujets et des documents et d'effectuer un regroupement de documents.
