Mô hình chủ đề là một kỹ thuật học không giám sát được sử dụng trong học máy nhằm mục đích khám phá cấu trúc ẩn của các tập hợp dữ liệu văn bản lớn. Nó là một loại mô hình thống kê được sử dụng để khám phá các chủ đề trừu tượng ẩn trong bộ sưu tập tài liệu. Nó được sử dụng để tóm tắt nội dung của tài liệu hiệu quả hơn so với trích xuất từ khóa thông thường, bằng cách phân cụm nội dung của tài liệu thành các chủ đề.
Mô hình chủ đề được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như tóm tắt văn bản, xác định xu hướng trong tập hợp lớn dữ liệu văn bản và xác định chủ đề. Nó có thể được sử dụng để cải thiện độ chính xác của các mô hình dự đoán và hiểu cấu trúc của dữ liệu.
Mục đích chính của Topic Modeling là chia tài liệu thành các “chủ đề”, đại diện cho các cụm từ thường xuất hiện cùng nhau trong tài liệu. Các chủ đề sau đó được biểu diễn dưới dạng phân bố của các từ, được gọi là vectơ chủ đề, có xác suất xác định xác suất các từ thuộc về một chủ đề cụ thể.
Trong hầu hết các trường hợp, số lượng chủ đề phải được chỉ định trước khi quá trình Lập mô hình chủ đề có thể bắt đầu. Sau đó, phần mềm sẽ gán chủ đề cho từng tài liệu, dựa trên xác suất chủ đề được gán cho mỗi từ.
Một trong những thuật toán phổ biến nhất được sử dụng cho Tạo mô hình chủ đề là Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn (LDA), đây là một mô hình tổng quát học cấu trúc phân loại từ các bộ sưu tập tài liệu lớn. Nó ngày càng trở nên phổ biến cho việc lập mô hình chủ đề do tính linh hoạt và hiệu quả của nó trong việc thể hiện nhiều chủ đề.
Mô hình hóa chủ đề là một công cụ mạnh mẽ dành cho các nhà khoa học dữ liệu vì nó cho phép họ phân tích lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, khám phá các mẫu ẩn và tạo ra các kết quả có thể hiểu được. Nó cũng làm giảm lượng thời gian dành cho việc hiểu và tóm tắt văn bản theo cách thủ công, giúp việc diễn giải các biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa trở nên dễ dàng hơn. Ngoài ra, Mô hình chủ đề có thể được áp dụng cho nhiều loại dữ liệu như âm thanh, hình ảnh và thậm chí cả video.
