اویکت dirichlet مختص

لیٹنٹ ڈیریچلیٹ ایلوکیشن (ایل ڈی اے) شماریاتی ماڈل کی ایک قسم ہے جو کسی دیے گئے دستاویز کے سیٹ سے وابستہ موضوعات کا تخمینہ لگاتا ہے، اس مفروضے کی بنیاد پر کہ سیٹ میں موجود دستاویزات پہلے سے طے شدہ سیٹ کے موضوعات کا مجموعہ ہیں۔ مثال کے طور پر، پروگرامنگ زبان کے بارے میں ایک دستاویز نحو، ڈیبگنگ، لائبریریوں، اور ڈیٹا کی اقسام جیسے موضوعات پر مشتمل ہو سکتی ہے۔

لیٹنٹ ڈیریچلیٹ ایلوکیشن ایک غیر زیر نگرانی مشین لرننگ الگورتھم ہے جو قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں چھپے ہوئے موضوعات کو کھولنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جو کہ دستاویزات کے ایک بڑے کارپس میں موجود ہیں۔ یہ ہر دستاویز کو عنوانات کے ایک سیٹ پر تفویض کرکے کام کرتا ہے، اور پھر اس امکان کا تعین کرنے کے لیے جنریٹیو پروبیبلسٹک ماڈل کا استعمال کرتا ہے کہ کسی دستاویز میں کوئی خاص لفظ کسی خاص موضوع سے تعلق رکھتا ہے۔

الگورتھم دو پیرامیٹرز استعمال کرتا ہے - عنوانات کی تعداد اور ہر عنوان میں الفاظ کی تقسیم۔ ماڈل فرض کرتا ہے کہ موضوعات کا ایک مقررہ سیٹ ہے (جسے "پہلے" کہا جاتا ہے) جو تمام دستاویزات کے ذریعے شیئر کیے جاتے ہیں اور ہر دستاویز کے لیے یہ ان عنوانات کی تقسیم کو تلاش کرتا ہے۔ لیٹنٹ ڈیریچلیٹ ایلوکیشن کو بڑے ٹیکسٹ کارپورا کے ماڈل پر کامیابی کے ساتھ لاگو کیا گیا ہے، جیسے ای کامرس اور ای میل مارکیٹنگ ایپلی کیشنز میں دستاویزات۔

ایل ڈی اے کا استعمال دستاویزات کے عنوانات کا تعین کرنے اور دستاویز میں ہر موضوع کی متعلقہ اہمیت کی پیمائش کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ اس کا استعمال اس بات کی شناخت کے لیے بھی کیا جا سکتا ہے کہ کون سی دستاویزات ایک جیسے موضوعات پر بحث کر رہی ہیں، یا اسی طرح کی دستاویزات کو ایک ساتھ کلسٹر کرنے کے لیے۔ اس کے علاوہ، اس کا استعمال کسی صارف کو ان موضوعات کی بنیاد پر اضافی مواد کی سفارش کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے جن میں وہ پہلے سے دلچسپی رکھتے ہیں۔

لیٹنٹ ڈیریچلیٹ ایلوکیشن قدرتی لینگویج پروسیسنگ کے دائرے میں ایک اہم ٹول ہے اور ٹیکسٹ کی درجہ بندی، ٹاپک ماڈلنگ، اور ڈاکیومنٹ کلسٹرنگ جیسی ایپلی کیشنز میں تیزی سے استعمال ہو رہا ہے۔ اس کا استعمال دستاویزات کے بڑے ذخیرے کا مؤثر طریقے سے تجزیہ کرنے اور ان دستاویزات کے موضوعات کو سمجھنے اور تشریح کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔