Gizli dirichlet tahsisi

Latent Dirichlet Allocation (LDA), kümedeki belgelerin önceden tanımlanmış bir kümedeki konuların koleksiyonları olduğu varsayımına dayanarak, belirli bir belge kümesiyle ilişkili konuları tahmin eden bir istatistiksel model türüdür. Örneğin, bir programlama dili hakkındaki bir belge sözdizimi, hata ayıklama, kütüphaneler ve veri türleri gibi konulardan oluşabilir.

Gizli Dirichlet Tahsisi, geniş bir belge külliyatında bulunan gizli konuları ortaya çıkarmak için doğal dil işlemede kullanılan denetimsiz bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Her belgeyi bir dizi konuya atayarak çalışır ve daha sonra bir belgedeki belirli bir kelimenin belirli bir konuya ait olma olasılığını belirlemek için üretken bir olasılık modeli kullanır.

Algoritma iki parametre kullanır - konu sayısı ve her bir konudaki kelimelerin dağılımı. Model, tüm belgeler tarafından paylaşılan sabit bir konu kümesi ("öncelik" olarak adlandırılır) olduğunu varsayar ve her belge için bu konuların dağılımlarını arar. Gizli Dirichlet Tahsisi, e-ticaret ve e-posta pazarlama uygulamalarındaki belgeler gibi büyük metin derlemelerini modellemek için başarıyla uygulanmıştır.

LDA, belgelerin konularını belirlemek ve bir belgedeki her konunun göreceli önemini ölçmek için kullanılabilir. Ayrıca hangi belgelerin aynı konuları tartıştığını belirlemek veya benzer belgeleri bir araya getirmek için de kullanılabilir. Buna ek olarak, bir kullanıcıya halihazırda ilgilendiği konulara dayalı olarak ek içerik önermek için de kullanılabilir.

Gizli Dirichlet Tahsisi, doğal dil işleme alanında önemli bir araçtır ve metin sınıflandırma, konu modelleme ve belge kümeleme gibi uygulamalarda giderek daha fazla kullanılmaktadır. Büyük belge koleksiyonlarını verimli bir şekilde analiz etmek ve bu belgelerin konularını anlamak ve yorumlamak için kullanılabilir.