Латентное размещение Дирихле
Латентное размещение Дирихле ("LDA", от ) — применяемая в машинном обучении и информационном поиске порождающая модель, позволяющая объяснять результаты наблюдений с помощью неявных групп, благодаря чему возможно выявление причин сходства некоторых частей данных. Например, если наблюдениями являются слова, собранные в документы, утверждается, что каждый документ представляет собой смесь небольшого количества тем и что появление каждого слова связано с одной из тем документа. LDA является одним из методов тематического моделирования и впервые был представлен в качестве графовой модели для обнаружения тематик Дэвидом Блеем, Эндрю Ыном и Майклом Джорданом в 2003 году.

В LDA каждый документ может рассматриваться как набор различных тематик. Подобный подход схож с вероятностным латентно-семантическим анализом (pLSA) с той разницей, что в LDA предполагается, что распределение тематик имеет в качестве априори распределения Дирихле. На практике в результате получается более корректный набор тематик.

К примеру, модель может иметь тематики классифицируемые как «относящиеся к кошкам» и «относящиеся к собакам», тематика обладает вероятностями генерировать различные слова, такие как «мяу», «молоко» или «котёнок», которые можно было бы классифицировать как «относящиеся к кошкам», а слова, не обладающие особой значимостью (к примеру, служебные слова), будут обладать примерно равной вероятностью в различных тематиках.
Q2539
машинном обучении
Concept
Q816826
информационном поиске
Concept
None
порождающая модель
UNK
Q4422623
неявных
Concept
Q3532085
тематического моделирования
Concept
Q1143367
графовой модели
Concept
Q2846695
Эндрю Ыном
PER
Q2845258
вероятностным латентно-семантическим анализом
UNK
Q278090
априори
Concept
Q981016
распределения Дирихле
Concept
Q2120608
служебные слова
Concept
Q269236
Латентное размещение Дирихле
MISC
2003-01-01T00:00:00Z^^http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime
в 2003
DATE
instance of
named after