Algorithmes de modélisation thématique (LDA, NMF, PLSA)

Les algorithmes de modélisation des sujets (LDA, NMF, PLSA) sont un ensemble d'algorithmes qui permettent l'identification automatique des sujets contenus dans un document. La modélisation des sujets est un outil puissant pour trouver des sujets clés ou des groupes de sujets dans de grandes collections de documents, telles que les grands corpus.

Latent Dirichlet Allocation (LDA) est un modèle statistique génératif utilisé pour découvrir les sujets dans un corpus ou un document. Il est basé sur une approche générative probabiliste, qui suppose que les sujets sont des variables latentes. Étant donné un corpus de documents, LDA déduit la présence de sujets qui expliquent le corpus. La manière dont les sujets peuvent être générés à l'aide de la LDA consiste à introduire le corpus dans le modèle et à extraire les sujets pertinents.

La factorisation matricielle non négative (NMF) est une approche puissante pour découvrir les sujets sous-jacents dans les collections de documents. La NMF est basée sur l'hypothèse qu'il existe des composants distincts dans chaque document et que ces composants représentent différents sujets. La NMF a également la capacité d'extraire efficacement des sujets à partir de très grands corpus.

L'analyse sémantique latente probabiliste (PLSA) est un algorithme d'apprentissage non supervisé utilisé pour la modélisation de sujets à partir de documents textuels. Il repose sur l'hypothèse que chaque document contient plusieurs sujets et qu'un terme généré à partir de ce document contribuera à un ou plusieurs de ces sujets. PLSA est un modèle statistique de variable latente et estime les distributions de probabilité pour les sujets et les termes.

Les algorithmes de modélisation de sujets tels que LDA, NMF et PLSA sont des outils puissants pour découvrir les sujets latents dans une collection de documents. Les sujets générés à l'aide de ces algorithmes peuvent être utilisés pour identifier des sujets clés dans de grands corpus, classer des documents et analyser des groupes de textes. Les algorithmes de modélisation de sujets ont également été utilisés pour une variété d'autres tâches telles que le résumé de texte et l'analyse des sentiments.