Các thuật toán mô hình hóa chủ đề (LDA, NMF, PLSA)

Thuật toán mô hình hóa chủ đề (LDA, NMF, PLSA) là một tập hợp các thuật toán cho phép nhận dạng tự động các chủ đề có trong tài liệu. Mô hình hóa chủ đề là một công cụ mạnh mẽ để tìm kiếm các chủ đề hoặc cụm chủ đề chính trong các bộ sưu tập tài liệu lớn, chẳng hạn như tập tài liệu lớn.

Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn (LDA) là một mô hình thống kê tổng quát được sử dụng để khám phá các chủ đề trong kho văn bản hoặc tài liệu. Nó dựa trên cách tiếp cận tổng quát theo xác suất, trong đó giả định các chủ đề là các biến tiềm ẩn. Với một tập tài liệu, LDA suy ra sự hiện diện của các chủ đề giải thích tập tài liệu đó. Cách có thể tạo chủ đề bằng LDA là cung cấp dữ liệu đầu vào cho mô hình và trích xuất các chủ đề có liên quan.

Hệ số ma trận không âm (NMF) là một cách tiếp cận mạnh mẽ để khám phá các chủ đề cơ bản trong bộ sưu tập tài liệu. NMF dựa trên giả định rằng tồn tại các thành phần riêng biệt trong mỗi tài liệu và các thành phần này đại diện cho các chủ đề khác nhau. NMF cũng có khả năng trích xuất các chủ đề từ tập hợp dữ liệu rất lớn một cách hiệu quả.

Phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn xác suất (PLSA) là một thuật toán học không giám sát được sử dụng để lập mô hình chủ đề từ các tài liệu văn bản. Nó dựa trên giả định rằng mỗi tài liệu chứa một số chủ đề và thuật ngữ được tạo ra từ tài liệu đó sẽ đóng góp cho một hoặc nhiều chủ đề đó. PLSA là Mô hình biến tiềm ẩn thống kê và ước tính phân bố xác suất cho các chủ đề và thuật ngữ.

Các thuật toán lập mô hình chủ đề như LDA, NMF và PLSA là những công cụ mạnh mẽ để khám phá các chủ đề tiềm ẩn trong bộ sưu tập tài liệu. Các chủ đề được tạo bằng các thuật toán này có thể được sử dụng để xác định các chủ đề chính trong kho dữ liệu lớn, phân loại tài liệu và phân tích các cụm văn bản. Các thuật toán lập mô hình chủ đề cũng đã được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác như tóm tắt văn bản và phân tích cảm xúc.