Teemamodelleerimise algoritmid (LDA, NMF, PLSA)

Teema modelleerimisalgoritmid (LDA, NMF, PLSA) on algoritmide komplekt, mis võimaldab dokumendis sisalduvaid teemasid automaatselt tuvastada. Teemade modelleerimine on võimas tööriist võtmeteemade või teemaklastrite leidmiseks suurtest dokumendikogudest, näiteks suurtest korpustest.

Latent Dirichlet Allocation (LDA) on generatiivne statistiline mudel, mida kasutatakse korpuse või dokumendi teemade paljastamiseks. See põhineb tõenäosuslikul generatiivsel lähenemisel, mis eeldab teemasid varjatud muutujatena. Arvestades dokumentide korpust, järeldab LDA korpust selgitavate teemade olemasolu. LDA abil saab teemasid genereerida, sisestades mudelisse korpuse ja eraldades asjakohased teemad.

Mittenegatiivne maatriksfaktoriseerimine (NMF) on võimas lähenemisviis dokumendikogude aluseks olevate teemade avastamiseks. NMF põhineb eeldusel, et igas dokumendis on erinevad komponendid ja need komponendid esindavad erinevaid teemasid. NMF-il on ka võimalus väga suurtest korpustest tõhusalt teemasid välja võtta.

Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) on järelevalveta õppealgoritm, mida kasutatakse tekstidokumentidest teemade modelleerimiseks. See põhineb eeldusel, et iga dokument sisaldab mitut teemat ja sellest dokumendist genereeritud termin aitab kaasa ühele või mitmele neist teemadest. PLSA on statistiline varjatud muutujamudel, mis hindab teemade ja terminite tõenäosusjaotust.

Teemade modelleerimise algoritmid, nagu LDA, NMF ja PLSA, on võimsad tööriistad dokumentide kogumi varjatud teemade avastamiseks. Nende algoritmide abil loodud teemasid saab kasutada suurte korpuste võtmeteemade tuvastamiseks, dokumentide klassifitseerimiseks ja tekstiklastrite analüüsimiseks. Teemade modelleerimisalgoritme on kasutatud ka paljude muude ülesannete jaoks, nagu teksti kokkuvõte ja sentimentaalne analüüs.