Тематическое моделирование – это метод статистического моделирования, используемый для выявления скрытых закономерностей и тем в коллекции документов или текстовых данных. Его цель — определить основные темы или темы, присутствующие в тексте, и назначить каждый документ или фрагмент текста одной или нескольким темам.
Вот несколько распространенных методов, используемых для тематического моделирования:
-
Скрытое распределение Дирихле (LDA): LDA — это вероятностная модель, которая предполагает, что документы состоят из нескольких тем, и каждая тема представлена распределением слов.
-
Неотрицательная матричная факторизация (NMF). NMF — это метод, основанный на линейной алгебре, который разлагает матрицу терминов документа на две матрицы низкого ранга, представляющие темы и соответствующие им распределения слов.
-
Скрытый семантический анализ (LSA): LSA использует разложение по сингулярным значениям, чтобы уменьшить размерность матрицы терминов документа и выявить скрытые темы.
-
Иерархический процесс Дирихле (HDP): HDP — это расширение LDA, которое допускает бесконечное количество тем и автоматически определяет соответствующее количество тем.
-
Внедрение слов. Внедрения слов, такие как Word2Vec или GloVe, представляют слова как плотные векторные представления и могут использоваться для обнаружения похожих слов и тем на основе их векторного сходства.