Algoritma pemodelan topik (LDA, NMF, PLSA)

Algoritma Pemodelan Topik (LDA, NMF, PLSA) adalah seperangkat algoritma yang memungkinkan identifikasi otomatis topik yang terkandung dalam dokumen. Pemodelan topik adalah alat yang ampuh untuk menemukan topik utama atau kelompok topik dalam kumpulan dokumen yang besar, seperti corpora besar.

Latent Dirichlet Allocation (LDA) merupakan model statistik generatif yang digunakan untuk mengungkap topik-topik dalam suatu korpus atau dokumen. Hal ini didasarkan pada pendekatan generatif probabilistik, yang mengasumsikan topik sebagai variabel laten. Dengan adanya korpus dokumen, LDA menyimpulkan adanya topik yang menjelaskan korpus tersebut. Cara menghasilkan topik menggunakan LDA adalah dengan memberikan masukan korpus ke model dan mengekstrak topik yang relevan.

Faktorisasi Matriks Non-Negatif (NMF) adalah pendekatan yang ampuh untuk mengungkap topik mendasar dalam pengumpulan dokumen. NMF didasarkan pada asumsi bahwa terdapat komponen berbeda dalam setiap dokumen dan komponen tersebut mewakili berbagai topik. NMF juga memiliki kemampuan untuk mengekstraksi topik dari korpora yang sangat besar secara efisien.

Analisis Semantik Laten Probabilistik (PLSA) adalah algoritma pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk pemodelan topik dari dokumen teks. Hal ini didasarkan pada asumsi bahwa setiap dokumen berisi beberapa topik dan istilah yang dihasilkan dari dokumen tersebut akan berkontribusi pada satu atau lebih topik tersebut. PLSA adalah Model Variabel Laten Statistik dan memperkirakan distribusi probabilitas untuk topik dan istilah.

Algoritme pemodelan topik seperti LDA, NMF, dan PLSA adalah alat yang ampuh untuk mengungkap topik laten dalam kumpulan dokumen. Topik yang dihasilkan menggunakan algoritme ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi topik utama di korpora besar, mengklasifikasikan dokumen, dan menganalisis kelompok teks. Algoritme pemodelan topik juga telah digunakan untuk berbagai tugas lain seperti peringkasan teks dan analisis sentimen.