Gli algoritmi di modellazione degli argomenti (LDA, NMF, PLSA) sono algoritmi utilizzati per trovare strutture tematiche nascoste in grandi raccolte di documenti di testo. Sono spesso utilizzati nell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) per scoprire temi in un testo. Sebbene tutti e tre gli algoritmi siano ben noti e abbiano avuto un uso frequente, la Latent Dirichlet Allocation (LDA) è quello più comunemente utilizzato.
Latent Dirichlet Allocation (LDA) è un modello statistico generativo utilizzato per scoprire la struttura tematica di una raccolta di documenti. L'algoritmo identifica gli argomenti scoprendo gruppi di parole o frasi che compaiono frequentemente negli stessi documenti. Questo approccio è potente perché consente l'apprendimento non supervisionato che non richiede dati etichettati.
La fattorizzazione a matrice non negativa (NMF) è un algoritmo che trova la struttura nascosta in una raccolta di documenti. Come LDA, l'algoritmo scopre gruppi di parole che spesso compaiono insieme nei documenti. Tuttavia, a differenza di LDA, NMF richiede che i dati di input siano non negativi.
L'analisi semantica latente probabilistica (PLSA) è un algoritmo simile a LDA, ma con alcune differenze chiave. Innanzitutto, PLSA non tiene conto dei termini specifici dell'argomento e cerca invece argomenti latenti condivisi tra i documenti. In secondo luogo, l'algoritmo presuppone che i documenti siano generati da un determinato insieme di argomenti, il che in alcuni casi potrebbe essere impreciso.
In conclusione, gli algoritmi di modellazione degli argomenti (LDA, NMF, PLSA) sono metodi importanti nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che possono essere utilizzati per scoprire temi nascosti in un testo. LDA è l'algoritmo più comunemente utilizzato per questo scopo ed è particolarmente potente grazie alla sua capacità di eseguire l'apprendimento non supervisionato senza richiedere dati etichettati.
