[딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0602 잠재 디리클레 할당 Latent Dirichlet Allocation, LDA

1. 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 개요

 

- 문서의 집합으로부터 어떤 토픽이 존재하는지를 알아내기 위한 알고리즘

- 단어의 순서는 신경쓰지 않음

- LDA 와 LSA의 차이

• LSA : DTM을 차원 축소 하여 축소 차원에서 근접 단어들을 토픽으로 묶는다.
• LDA : 단어가 특정 토픽에 존재할 확률과 문서에 특정 토픽이 존재할 확률을 결합확률로 추정하여 토픽을 추출한다.

 

 

nlp_0602_latent dirichlet allocation 잠재 디리클레 할당.ipynb

0.22MB

 

- 출처 : [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0602 잠재 디리클레 할당 Latent Dirichlet Allocation, LDA