主题建模算法（LDA、NMF、PLSA）。

主题建模算法（LDA、NMF、PLSA）是一套允许自动识别文档中包含的主题的算法。主题建模是一个强大的工具，可以在大量的文档集合（如大型语料库）中找到关键主题或主题集群。

Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种生成性统计模型，用于揭示语料库或文档中的主题。它是基于一种概率生成的方法，它将主题假设为潜在的变量。给定一个文档的语料库，LDA推断出解释该语料库的主题的存在。使用LDA生成主题的方式是将语料库输入到模型中，然后提取相关的主题。

非负矩阵分解（NMF）是一种强大的方法，用于揭示文档集合中的基本主题。非负矩阵分解是基于这样的假设：每个文档中都存在不同的成分，这些成分代表不同的主题。非负矩阵分解也有能力从非常大的语料库中有效地提取主题。

概率潜在语义分析（PLSA）是一种无监督的学习算法，用于从文本文档中建立主题模型。它是基于这样的假设：每个文档都包含几个主题，从该文档中产生的术语将有助于这些主题中的一个或多个。PLSA是一个统计学上的潜变量模型，它估计了主题和术语的概率分布。

主题建模算法，如LDA、NMF和PLSA，是揭示文档集合中潜在主题的有力工具。使用这些算法产生的话题可以用来识别大型语料库中的关键话题，对文档进行分类，并分析文本集群。主题建模算法也被用于其他各种任务，如文本总结和情感分析。