Algoritma pemodelan topik (LDA, NMF, PLSA) adalah algoritma yang digunakan untuk menemukan struktur tematik tersembunyi dalam kumpulan besar dokumen teks. Mereka sering digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menemukan tema dalam sebuah teks. Meskipun ketiga algoritma tersebut terkenal dan sering digunakan, Latent Dirichlet Allocation (LDA) adalah yang paling umum digunakan.
Alokasi Dirichlet Laten (LDA) adalah model statistik generatif yang digunakan untuk mengungkap struktur tematik kumpulan dokumen. Algoritma ini mengidentifikasi topik dengan mengungkap kelompok kata atau frasa yang sering muncul dalam dokumen yang sama. Pendekatan ini ampuh karena memungkinkan pembelajaran tanpa pengawasan yang tidak memerlukan data berlabel.
Faktorisasi Matriks Non-Negatif (NMF) adalah algoritma yang menemukan struktur tersembunyi dalam kumpulan dokumen. Seperti LDA, algoritme ini menemukan kumpulan kata yang sering muncul bersamaan dalam dokumen. Namun, tidak seperti LDA, NMF memerlukan data masukan yang non-negatif.
Analisis Semantik Laten Probabilistik (PLSA) adalah algoritma yang mirip dengan LDA, tetapi dengan beberapa perbedaan utama. Pertama, PLSA tidak memperhitungkan istilah topik tertentu, dan malah mencari topik laten yang dibagikan di seluruh dokumen. Kedua, algoritma ini mengasumsikan bahwa dokumen dihasilkan oleh serangkaian topik tertentu, yang mungkin tidak akurat dalam beberapa kasus.
Kesimpulannya, algoritma pemodelan topik (LDA, NMF, PLSA) merupakan metode penting dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) yang dapat digunakan untuk mengungkap tema tersembunyi dalam sebuah teks. LDA adalah algoritma yang paling umum digunakan untuk tujuan ini, dan sangat kuat karena kemampuannya untuk melakukan pembelajaran tanpa pengawasan tanpa memerlukan data berlabel.
