Topic-modelleringsalgoritmen (LDA, NMF, PLSA)

Topic Modeling-algoritmes (LDA, NMF, PLSA) zijn een reeks algoritmes waarmee onderwerpen in een document automatisch kunnen worden geïdentificeerd. Topic modeling is een krachtig hulpmiddel voor het vinden van belangrijke onderwerpen of onderwerpclusters in grote verzamelingen documenten, zoals grote corpora.

Latent Dirichlet Allocation (LDA) is een generatief statistisch model dat wordt gebruikt om de onderwerpen in een corpus of een document bloot te leggen. Het is gebaseerd op een probabilistische generatieve benadering die uitgaat van onderwerpen als latente variabelen. Gegeven een corpus van documenten, leidt LDA de aanwezigheid van onderwerpen af die het corpus verklaren. De manier waarop onderwerpen kunnen worden gegenereerd met LDA is door het corpus aan het model te geven en relevante onderwerpen te extraheren.

Niet-Negatieve Matrix Factorisatie (NMF) is een krachtige aanpak voor het blootleggen van de onderliggende onderwerpen in documentverzamelingen. NMF is gebaseerd op de veronderstelling dat er verschillende componenten bestaan in elk document en dat deze componenten verschillende topics vertegenwoordigen. NMF heeft ook de mogelijkheid om onderwerpen efficiënt te extraheren uit zeer grote corpora.

Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) is een algoritme voor leren zonder toezicht dat wordt gebruikt voor het modelleren van onderwerpen uit tekstdocumenten. Het is gebaseerd op de veronderstelling dat elk document meerdere onderwerpen bevat en dat een term die uit dat document wordt gegenereerd, bijdraagt aan een of meer van die onderwerpen. PLSA is een Statistical Latent Variable Model en schat de waarschijnlijkheidsverdelingen voor de topics en termen.

Topic modeling algoritmes zoals LDA, NMF en PLSA zijn krachtige hulpmiddelen voor het blootleggen van latente onderwerpen in een verzameling documenten. Onderwerpen die met deze algoritmen worden gegenereerd, kunnen worden gebruikt om belangrijke onderwerpen in grote corpora te identificeren, documenten te classificeren en tekstclusters te analyseren. Topic modeling algoritmen zijn ook gebruikt voor een verscheidenheid aan andere taken zoals tekstsamenvattingen en sentimentanalyse.