Gizli Dirichlet Tahsisi (LDA), bir metin külliyatındaki gizli konuları ortaya çıkarmak için kullanılan bir algoritmadır. Bir belge koleksiyonunun üretken olasılıksal modelidir. Doğal dil işlemede (NLP), makine öğreniminde ve niceliksel pazarlama araştırmalarında metin analizi yapmak için kullanılmıştır.
Temel düzeyde LDA, çoklu belge kümeleme süreci olarak düşünülebilir. İlgili kelimeleri, bir belge külliyatında ortaya çıkan kalıplara göre konulara göre gruplandırmaya çalışır. Aynı sözcüklerden daha fazlasını içeren belgeler birlikte gruplandırılır. Kümeleme tamamlandıktan sonra konular, kümelenen belgelerdeki temel kelime kalıplarına göre etiketlenir.
Konular etiketlendikten sonra LDA, konular ve belgeler arasındaki ilişkileri ortaya çıkarmak için daha da kullanılabilir. Örneğin LDA, bir belgenin belirli bir konuyu içerip içermediğini anlamak için kullanılabilir. Ayrıca belge sınıflandırma, belge madenciliğine yardımcı olma ve doğal dil anlama gibi uygulamalar için de kullanılır.
LDA, olasılıksal gizli semantik analiz (PLSA) ile yakından ilişkilidir ve PLSA'nın bir genellemesi olarak düşünülebilir. Genellikle geniş bir belge koleksiyonundan bilgi almak için uygulanır. Sağlık, eğlence ve finans dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır.
LDA, Bayes çıkarım algoritması kullanılarak uygulanır. Adını istatistikçi Thomas Bayes'ten alan Bayes teoremi, kelimeleri konulara göre doğru bir şekilde sınıflandırmak için gereken olasılık ölçümlerini ele alır. Modelin etkinliğini artırmak için LDA'yı Markov zinciri Monte Carlo (MCMC) örneklemesi gibi diğer yöntemlerle birleştirmek de mümkündür.
Gizli Dirichlet Tahsisi, doğal dil işleme, makine öğrenimi ve niceliksel pazarlama araştırmalarındaki performansı nedeniyle giderek daha popüler bir algoritma haline geldi. Metin bütününün temel yapısını anlamak, konular ve belgeler arasındaki ilişkileri ortaya çıkarmak ve belge kümelemeyi gerçekleştirmek için değerli bir yol sağlar.
