LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种概率主题模型，用于文本数据的主题发现。它能够从大量文档中自动识别出潜在的主题，并分配每个文档到多个主题中。

LDA 模型简介

LDA 模型假设每个文档都是由多个主题混合而成，每个主题由一组词语组成。模型通过以下步骤进行：

  1. 词语分布：每个主题都有一个词语分布，即每个主题中词语出现的概率。
  2. 文档分布：每个文档都有一个主题分布，即每个文档属于每个主题的概率。
  3. 词语生成：对于文档中的每个词语，根据文档的主题分布和主题的词语分布，生成词语。

LDA 应用场景

LDA 模型广泛应用于以下场景：

  • 文本分类：将文档分类到预定义的主题中。
  • 主题发现：从大量文档中自动识别出潜在的主题。
  • 关键词提取：从文档中提取出关键词。

相关资源

更多关于 LDA 的信息，您可以参考以下资源：

图片展示

LDA 模型结构图

LDA_structure

LDA 模型流程图

LDA_process