Peruntukan dirichlet terpendam

Peruntukan Dirichlet Terpendam (LDA) ialah sejenis model statistik yang menganggarkan topik yang dikaitkan dengan set dokumen tertentu, berdasarkan andaian bahawa dokumen dalam set adalah koleksi topik daripada set yang telah ditetapkan. Contohnya, dokumen tentang bahasa pengaturcaraan mungkin terdiri daripada topik seperti sintaks, penyahpepijatan, perpustakaan dan jenis data.

Peruntukan Dirichlet Terpendam ialah algoritma pembelajaran mesin tanpa pengawasan yang digunakan dalam pemprosesan bahasa semula jadi untuk mendedahkan topik tersembunyi yang terdapat dalam korpus besar dokumen. Ia berfungsi dengan memberikan setiap dokumen kepada satu set topik, dan kemudian menggunakan model kebarangkalian generatif untuk menentukan kebarangkalian bahawa perkataan tertentu dalam dokumen tergolong dalam topik tertentu.

Algoritma menggunakan dua parameter - bilangan topik dan pengedaran perkataan dalam setiap topik. Model ini menganggap bahawa terdapat set topik tetap (dipanggil "sebelumnya") yang dikongsi oleh semua dokumen dan untuk setiap dokumen ia mencari pengedaran topik tersebut. Peruntukan Dirichlet Terpendam telah berjaya digunakan untuk memodelkan korpora teks besar, seperti dokumen dalam e-dagang dan aplikasi pemasaran e-mel.

LDA boleh digunakan untuk menentukan topik dokumen dan untuk mengukur kepentingan relatif setiap topik dalam dokumen. Ia juga boleh digunakan untuk mengenal pasti dokumen yang membincangkan topik yang sama, atau mengelompokkan dokumen yang serupa bersama-sama. Selain itu, ia boleh digunakan untuk mengesyorkan kandungan tambahan kepada pengguna berdasarkan topik yang mereka minati.

Peruntukan Dirichlet Terpendam ialah alat penting dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi dan semakin banyak digunakan dalam aplikasi seperti pengelasan teks, pemodelan topik dan pengelompokan dokumen. Ia boleh digunakan untuk menganalisis koleksi dokumen yang besar dengan cekap dan untuk memahami serta mentafsir topik dokumen tersebut.