Алгоритмы моделирования тем (LDA, NMF, PLSA)

Алгоритмы тематического моделирования (LDA, NMF, PLSA) - это набор алгоритмов, позволяющих автоматически определять темы, содержащиеся в документе. Моделирование тем является мощным инструментом для поиска ключевых тем или кластеров тем в больших коллекциях документов, таких как большие корпорации.

Латентное распределение Дирихле (LDA) - это генеративная статистическая модель, которая используется для выявления тем в корпусе или документе. Она основана на вероятностном генеративном подходе, который предполагает, что темы являются латентными переменными. Учитывая корпус документов, LDA определяет наличие тем, которые объясняют этот корпус. Темы могут быть сгенерированы с помощью LDA путем подачи корпуса документов в модель и извлечения соответствующих тем.

Неотрицательная матричная факторизация (NMF) - это мощный подход для выявления основных тем в коллекциях документов. NMF основана на предположении, что в каждом документе существуют отдельные компоненты и что эти компоненты представляют различные темы. NMF также способен эффективно извлекать темы из очень больших корпораций.

Вероятностный латентный семантический анализ (PLSA) - это алгоритм обучения без контроля, используемый для тематического моделирования текстовых документов. Он основан на предположении, что каждый документ содержит несколько тем и что термин, созданный на основе этого документа, будет способствовать одной или нескольким из этих тем. PLSA является статистической моделью латентных переменных и оценивает распределения вероятностей для тем и терминов.

Алгоритмы тематического моделирования, такие как LDA, NMF и PLSA, являются мощными инструментами для выявления скрытых тем в коллекции документов. Темы, созданные с помощью этих алгоритмов, можно использовать для определения ключевых тем в больших корпорациях, классификации документов и анализа текстовых кластеров. Алгоритмы тематического моделирования также используются для решения ряда других задач, таких как резюмирование текста и анализ настроений.