Les algorithmes de modélisation de sujets (LDA, NMF, PLSA) sont des algorithmes utilisés pour trouver une structure thématique cachée dans de grandes collections de documents texte. Ils sont fréquemment utilisés en traitement du langage naturel (NLP) pour découvrir des thèmes dans un texte. Bien que les trois algorithmes soient bien connus et aient été fréquemment utilisés, l’allocation latente de Dirichlet (LDA) est le plus couramment utilisé.
Latent Dirichlet Allocation (LDA) est un modèle statistique génératif utilisé pour découvrir la structure thématique d'une collection de documents. L'algorithme identifie les sujets en découvrant des groupes de mots ou d'expressions qui apparaissent fréquemment dans les mêmes documents. Cette approche est puissante car elle permet un apprentissage non supervisé qui ne nécessite pas de données étiquetées.
La factorisation matricielle non négative (NMF) est un algorithme qui trouve la structure cachée dans une collection de documents. Comme LDA, l'algorithme découvre des groupes de mots qui apparaissent souvent ensemble dans les documents. Cependant, contrairement à LDA, NMF exige que les données d'entrée soient non négatives.
L'analyse sémantique latente probabiliste (PLSA) est un algorithme similaire à LDA, mais avec quelques différences clés. Premièrement, PLSA ne prend pas en compte les termes spécifiques à un sujet et recherche à la place les sujets latents partagés dans les documents. Deuxièmement, l’algorithme suppose que les documents sont générés par un certain ensemble de sujets, ce qui est susceptible d’être inexact dans certains cas.
En conclusion, les algorithmes de modélisation de sujets (LDA, NMF, PLSA) sont des méthodes importantes de traitement du langage naturel (NLP) qui peuvent être utilisées pour découvrir des thèmes cachés dans un texte. LDA est l’algorithme le plus couramment utilisé à cette fin et il est particulièrement puissant en raison de sa capacité à effectuer un apprentissage non supervisé sans nécessiter de données étiquetées.
