Latent Dirichlet Allocation (LDA) merupakan algoritma yang digunakan untuk mengungkap topik tersembunyi dalam korpus teks. Ini adalah model probabilistik generatif dari kumpulan dokumen. Ini telah digunakan untuk melakukan analisis teks dalam pemrosesan bahasa alami (NLP), dalam pembelajaran mesin, dan dalam riset pemasaran kuantitatif.
Pada tingkat dasar, LDA dapat dianggap sebagai proses pengelompokan beberapa dokumen. Ini mencoba mengelompokkan kata-kata terkait ke dalam topik berdasarkan pola kemunculannya dalam kumpulan dokumen. Dokumen yang berisi lebih banyak kata yang sama dikelompokkan menjadi satu. Setelah pengelompokan selesai, topik diberi label berdasarkan pola kata yang mendasari dalam dokumen yang dikelompokkan.
Setelah topik diberi label, LDA selanjutnya dapat digunakan untuk mengungkap hubungan antara topik dan dokumen. Misalnya, LDA dapat digunakan untuk menyimpulkan apakah suatu dokumen berisi topik tertentu atau tidak. Selain itu, digunakan untuk aplikasi seperti kategorisasi dokumen, untuk membantu penambangan dokumen, dan pemahaman bahasa alami.
LDA berkaitan erat dengan analisis semantik laten probabilistik (PLSA) dan dapat dianggap sebagai generalisasi dari PLSA. Biasanya, ini diterapkan untuk mengambil informasi dari kumpulan dokumen yang besar. Ini telah digunakan di berbagai industri, termasuk perawatan kesehatan, hiburan, dan keuangan.
LDA diimplementasikan menggunakan algoritma inferensi Bayesian. Teorema Bayes, yang diambil dari nama ahli statistik Thomas Bayes, menangani pengukuran probabilitas yang diperlukan untuk mengklasifikasikan kata ke dalam topik dengan tepat. LDA juga dapat digabungkan dengan metode lain seperti pengambilan sampel rantai markov Monte Carlo (MCMC) untuk meningkatkan efektivitas model.
Alokasi Dirichlet Laten telah menjadi algoritme yang semakin populer karena kinerjanya dalam pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, dan riset pemasaran kuantitatif. Ini memberikan cara yang berharga untuk memahami struktur dasar korpora teks, mengungkap hubungan antara topik dan dokumen, dan melakukan pengelompokan dokumen.
