Latent Dirichlet Allocation (LDA) é um algoritmo usado para descobrir os tópicos ocultos em um corpus de texto. É um modelo probabilístico generativo de uma coleção de documentos. Tem sido usado para realizar análises de texto em processamento de linguagem natural (PNL), em aprendizado de máquina e em pesquisas quantitativas de marketing.
Em um nível básico, o LDA pode ser pensado como um processo de agrupamento de múltiplos documentos. Ele tenta agrupar palavras relacionadas em tópicos com base nos padrões que ocorrem em um corpus de documentos. Documentos que contêm mais palavras iguais são agrupados. Após a conclusão do agrupamento, os tópicos são rotulados com base nos padrões de palavras subjacentes nos documentos agrupados.
Uma vez rotulados os tópicos, o LDA pode ser usado posteriormente para descobrir associações entre tópicos e documentos. Por exemplo, LDA pode ser usado para inferir se um documento contém ou não um determinado tópico. Além disso, é usado para aplicações como categorização de documentos, para ajudar na mineração de documentos e na compreensão de linguagem natural.
LDA está intimamente relacionado à análise semântica latente probabilística (PLSA) e pode ser considerada uma generalização do PLSA. Normalmente, é aplicado para recuperar informações de uma grande coleção de documentos. Ele tem sido usado em vários setores, incluindo saúde, entretenimento e finanças.
O LDA é implementado usando o algoritmo de inferência Bayesiano. O teorema de Bayes, em homenagem ao estatístico Thomas Bayes, trata das medidas de probabilidade necessárias para classificar adequadamente as palavras em tópicos. Também é possível combinar o LDA com outros métodos, como a amostragem de Monte Carlo em cadeia de markov (MCMC), para aumentar a eficácia do modelo.
A alocação latente de Dirichlet se tornou um algoritmo cada vez mais popular devido ao seu desempenho em processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e pesquisa quantitativa de marketing. Ele fornece uma maneira valiosa de compreender a estrutura subjacente dos corpora de texto, descobrir associações entre tópicos e documentos e realizar agrupamento de documentos.
