Konu modelleme algoritmaları (LDA, NMF, PLSA)

Konu Modelleme Algoritmaları (LDA, NMF, PLSA), bir belgede yer alan konuların otomatik olarak tanımlanmasını sağlayan bir dizi algoritmadır. Konu modelleme, büyük derlemler gibi geniş belge koleksiyonlarında anahtar konuları veya konu kümelerini bulmak için güçlü bir araçtır.

Latent Dirichlet Allocation (LDA), bir derlem veya belgedeki konuları ortaya çıkarmak için kullanılan üretken bir istatistiksel modeldir. Konuları gizli değişkenler olarak varsayan olasılıksal bir üretken yaklaşıma dayanır. Bir belge külliyatı verildiğinde, LDA külliyatı açıklayan konuların varlığını ortaya çıkarır. Konuların LDA kullanılarak üretilebilmesinin yolu, derlemin modele girdi olarak verilmesi ve ilgili konuların çıkarılmasıdır.

Negatif Olmayan Matris Çarpanlarına Ayırma (NMF), belge koleksiyonlarının altında yatan konuları ortaya çıkarmak için güçlü bir yaklaşımdır. NMF, her belgede farklı bileşenler olduğu ve bu bileşenlerin çeşitli konuları temsil ettiği varsayımına dayanır. NMF ayrıca çok büyük derlemlerden verimli bir şekilde konu çıkarma yeteneğine sahiptir.

Olasılıksal Gizli Anlamsal Analiz (PLSA), metin belgelerinden konu modellemesi için kullanılan denetimsiz bir öğrenme algoritmasıdır. Her belgenin birkaç konu içerdiği ve bu belgeden üretilen bir terimin bu konulardan bir veya daha fazlasına katkıda bulunacağı varsayımına dayanır. PLSA bir İstatistiksel Gizli Değişken Modelidir ve konular ve terimler için olasılık dağılımlarını tahmin eder.

LDA, NMF ve PLSA gibi konu modelleme algoritmaları, bir belge koleksiyonundaki gizli konuları ortaya çıkarmak için güçlü araçlardır. Bu algoritmalar kullanılarak oluşturulan konular, büyük derlemelerdeki temel konuları belirlemek, belgeleri sınıflandırmak ve metin kümelerini analiz etmek için kullanılabilir. Konu modelleme algoritmaları, metin özetleme ve duygu analizi gibi çeşitli diğer görevler için de kullanılmıştır.