Latent Dirichlet Allocation (LDA) помогает выявлять скрытые структуры в текстовых данных путём определения, какие темы присутствуют в наборе текстов и какие слова характеризуют каждую тему. 4

В основе LDA лежит идея о том, что каждый документ можно представить как смесь различных тем, а каждая тема, в свою очередь, — как распределение по словам. 1

Алгоритм работает следующим образом: 1

1. Определение количества тем. 1 Сначала нужно указать LDA, сколько тем хочется найти. 1 Это гиперпараметр, который нужно подбирать в зависимости от данных. 1
2. Случайное распределение слов по темам. 1 LDA начинает с случайного назначения каждого слова в каждом документе одной из тем. 1
3. Итеративное уточнение. 1 Алгоритм проходит по всем словам во всех документах и для каждого слова задаётся вопросом: к каким темам относятся другие слова в этом документе и к каким темам это слово относится в других документах? 1 На основе этих вопросов LDA перераспределяет слова по темам, чтобы максимизировать вероятность получить наблюдаемый набор документов. 1
4. Сходимость. 1 Этот процесс повторяется многократно, пока распределение слов по темам не стабилизируется. 1

В результате LDA предоставляет: 1

• Список тем. 1 Каждая тема представлена набором слов, которые наиболее вероятно встретятся в документах, относящихся к этой теме. 1 Например, тема «спорт» может быть представлена словами «футбол», «баскетбол», «чемпионат» и т.д.. 1
• Распределение тем по документам. 1 Для каждого документа LDA выдаёт вероятность принадлежности к каждой из тем. 1 Например, новостная статья о футбольном матче может иметь высокую вероятность принадлежности к теме «спорт» и низкую вероятность принадлежности к другим темам. 1