잠재 디리클레 할당

자연어 처리에서 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet allocation, LDA)은 주어진 문서에 대하여 각 문서에 어떤 주제들이 존재하는지를 서술하는 대한 확률적 토픽 모델 기법 중 하나이.

3 처지: 벡터 공간 모델, 토픽 모델, LDA.

벡터 공간 모델

벡터 공간 모델(―空間―) 또는 단어 벡터 모델(單語―)은 텍스트 문서를 단어 색인 등의 식별자로 구성된 벡터로 표현하는 대수적 모델이.

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토픽 모델

학습 및 자연언어 처리 분야에서 토픽 모델(Topic model)이란 문서 집합의 추상적인 "주제"를 발견하기 위한 통계적 모델 중 하나로, 텍스트 본문의 숨겨진 의미구조를 발견하기 위해 사용되는 텍스트 마이닝 기법 중 하나이.

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LDA

LDA의 다른 뜻은 다음과 같.

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