Алгоритмы тематического моделирования (LDA, NMF, PLSA) — это алгоритмы, используемые для поиска скрытой тематической структуры в больших коллекциях текстовых документов. Они часто используются в обработке естественного языка (НЛП) для обнаружения тем в тексте. Хотя все три алгоритма хорошо известны и часто используются, наиболее часто используется скрытое распределение Дирихле (LDA).
Скрытое распределение Дирихле (LDA) — это генеративная статистическая модель, используемая для раскрытия тематической структуры коллекции документов. Алгоритм идентифицирует темы, обнаруживая группы слов или фраз, которые часто встречаются в одних и тех же документах. Этот подход является мощным, поскольку позволяет проводить обучение без присмотра, не требующее размеченных данных.
Факторизация неотрицательной матрицы (NMF) — это алгоритм, который находит скрытую структуру в наборе документов. Как и LDA, алгоритм обнаруживает группы слов, которые часто встречаются в документах вместе. Однако, в отличие от LDA, NMF требует, чтобы входные данные были неотрицательными.
Вероятностный латентно-семантический анализ (PLSA) — это алгоритм, аналогичный LDA, но с несколькими ключевыми отличиями. Во-первых, PLSA не учитывает термины, специфичные для конкретной темы, а вместо этого ищет скрытые темы, общие для всех документов. Во-вторых, алгоритм предполагает, что документы генерируются по определенному набору тем, что в некоторых случаях может быть неточным.
В заключение отметим, что алгоритмы тематического моделирования (LDA, NMF, PLSA) являются важными методами обработки естественного языка (NLP), которые можно использовать для выявления скрытых тем в тексте. LDA является наиболее часто используемым алгоритмом для этой цели, и он особенно эффективен благодаря своей способности выполнять обучение без учителя, не требуя помеченных данных.
