Konu modelleme algoritmaları (LDA, NMF, PLSA), geniş metin belgeleri koleksiyonlarında gizli tematik yapıyı bulmak için kullanılan algoritmalardır. Bir metindeki temaları keşfetmek için doğal dil işlemede (NLP) sıklıkla kullanılırlar. Her üç algoritma da iyi bilinmesine ve sıklıkla kullanılmasına rağmen, Latent Dirichlet Allocation (LDA) en yaygın kullanılanıdır.
Gizli Dirichlet Tahsisi (LDA), bir belge koleksiyonunun tematik yapısını ortaya çıkarmak için kullanılan üretken bir istatistiksel modeldir. Algoritma, aynı belgelerde sıklıkla görülen kelime veya kelime öbeği kümelerini ortaya çıkararak konuları belirliyor. Bu yaklaşım güçlüdür çünkü etiketli veri gerektirmeyen denetimsiz öğrenmeye izin verir.
Negatif Olmayan Matris Faktorizasyon (NMF), bir belge koleksiyonundaki gizli yapıyı bulan bir algoritmadır. LDA gibi, algoritma da belgelerde sıklıkla bir arada görünen sözcük kümelerini keşfeder. Ancak LDA'dan farklı olarak NMF, giriş verilerinin negatif olmamasını gerektirir.
Olasılıksal Gizli Semantik Analiz (PLSA), LDA'ya benzer bir algoritmadır ancak birkaç temel farklılığı vardır. Birincisi, PLSA konuya özgü terimleri hesaba katmaz ve bunun yerine belgeler arasında paylaşılan gizli konuları arar. İkinci olarak algoritma, belgelerin belirli bir dizi konu tarafından oluşturulduğunu varsayar; bu da bazı durumlarda hatalı olabilir.
Sonuç olarak konu modelleme algoritmaları (LDA, NMF, PLSA), doğal dil işlemede (NLP) bir metindeki gizli temaları ortaya çıkarmak için kullanılabilecek önemli yöntemlerdir. LDA bu amaç için en yaygın olarak kullanılan algoritmadır ve özellikle etiketlenmiş verilere ihtiyaç duymadan denetimsiz öğrenme gerçekleştirme yeteneğinden dolayı güçlüdür.
