Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn

Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn (LDA) là một loại mô hình thống kê ước tính các chủ đề liên quan đến một bộ tài liệu nhất định, dựa trên giả định rằng các tài liệu trong bộ đó là tập hợp các chủ đề từ một bộ được xác định trước. Ví dụ: một tài liệu về ngôn ngữ lập trình có thể bao gồm các chủ đề như cú pháp, gỡ lỗi, thư viện và kiểu dữ liệu.

Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn là một thuật toán học máy không giám sát được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên để khám phá các chủ đề ẩn có trong một kho tài liệu lớn. Nó hoạt động bằng cách gán mỗi tài liệu cho một tập hợp các chủ đề, sau đó sử dụng mô hình xác suất tổng quát để xác định xác suất một từ nhất định trong tài liệu thuộc về một chủ đề cụ thể.

Thuật toán sử dụng hai tham số – số lượng chủ đề và sự phân bố các từ trong mỗi chủ đề. Mô hình giả định rằng có một tập hợp các chủ đề cố định (được gọi là "trước") được chia sẻ bởi tất cả các tài liệu và đối với mỗi tài liệu, nó sẽ tìm kiếm sự phân bổ của các chủ đề đó. Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn đã được áp dụng thành công cho mô hình tập hợp văn bản lớn, chẳng hạn như tài liệu trong các ứng dụng thương mại điện tử và tiếp thị qua email.

LDA có thể được sử dụng để xác định chủ đề của tài liệu và đo lường tầm quan trọng tương đối của từng chủ đề trong tài liệu. Nó cũng có thể được sử dụng để xác định tài liệu nào đang thảo luận về cùng chủ đề hoặc để nhóm các tài liệu tương tự lại với nhau. Ngoài ra, nó có thể được sử dụng để đề xuất nội dung bổ sung cho người dùng dựa trên các chủ đề mà họ quan tâm.

Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn là một công cụ quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ngày càng được sử dụng trong các ứng dụng như phân loại văn bản, mô hình hóa chủ đề và phân cụm tài liệu. Nó có thể được sử dụng để phân tích hiệu quả các bộ sưu tập tài liệu lớn cũng như để hiểu và giải thích các chủ đề của các tài liệu đó.