Как LDA помогает выявлять скрытые структуры в текстовых данных?

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. habr.com

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. textarget.ru

Алгоритм работает следующим образом: textarget.ru

1. Определение количества тем. textarget.ru Сначала нужно указать LDA, сколько тем хочется найти. textarget.ru Это гиперпараметр, который нужно подбирать в зависимости от данных. textarget.ru
2. Случайное распределение слов по темам. textarget.ru LDA начинает с случайного назначения каждого слова в каждом документе одной из тем. textarget.ru
3. Итеративное уточнение. textarget.ru 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? textarget.ru На основе этих вопросов LDA перераспределяет слова по темам, чтобы максимизировать вероятность получить наблюдаемый набор документов. textarget.ru
4. Сходимость. textarget.ru Этот процесс повторяется многократно, пока распределение слов по темам не стабилизируется. textarget.ru

В результате LDA предоставляет: textarget.ru

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