주제 모델링 알고리즘(LDA, NMF, PLSA)은 대규모 텍스트 문서 모음에서 숨겨진 주제 구조를 찾는 데 사용되는 알고리즘입니다. 자연어 처리(NLP)에서 텍스트의 주제를 발견하는 데 자주 사용됩니다. 세 가지 알고리즘 모두 잘 알려져 있고 자주 사용되지만 LDA(Latent Dirichlet Allocation)가 가장 일반적으로 사용됩니다.
LDA(Latent Dirichlet Allocation)는 문서 모음의 주제 구조를 밝히는 데 사용되는 생성 통계 모델입니다. 알고리즘은 동일한 문서에 자주 나타나는 단어나 구문의 클러스터를 찾아내어 주제를 식별합니다. 이 접근 방식은 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않은 비지도 학습을 허용하므로 강력합니다.
NMF(Non-Negative Matrix Factorization)는 문서 모음에서 숨겨진 구조를 찾는 알고리즘입니다. LDA와 마찬가지로 알고리즘은 문서에 자주 함께 나타나는 단어 클러스터를 검색합니다. 그러나 LDA와 달리 NMF에서는 입력 데이터가 음수가 아니어야 합니다.
PLSA(확률적 잠재 의미 분석)는 LDA와 유사한 알고리즘이지만 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. 첫째, PLSA는 주제별 용어를 고려하지 않고 대신 문서 전반에 걸쳐 공유되는 잠재 주제를 검색합니다. 둘째, 알고리즘은 문서가 특정 주제 집합에 의해 생성된다고 가정하는데, 이는 경우에 따라 부정확할 수 있습니다.
결론적으로, 주제 모델링 알고리즘(LDA, NMF, PLSA)은 텍스트에 숨겨진 주제를 찾아내는 데 사용할 수 있는 자연어 처리(NLP)의 중요한 방법입니다. LDA는 이러한 목적으로 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘이며, 레이블이 지정된 데이터 없이 자율 학습을 수행할 수 있는 능력으로 인해 특히 강력합니다.
