Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Latent Dirichlet Allocation (LDA) nasıl çalışır?
LDA, büyük miktardaki metin verisi üzerinde gizli konu yapılarının keşfedilmesine olanak tanıyan bir konu modelleme tekniğidir 1. İşte LDA'nın çalışma adımları:
- Kelime-Konusu Dağılımı: Her konu, belirli kelimelerin belirli olasılıklarla göründüğü bir dağılım olarak tanımlanır 1. Örneğin, "futbol" konusu altında "top", "gol", "oyuncu" gibi kelimeler yüksek olasılıkla yer alır 1.
- Belge-Konusu Dağılımı: Her belge, çeşitli konuların bir karışımından oluşur 1. Örneğin, bir gazete makalesi %60 spor ve %40 siyaset gibi bir dağılımla temsil edilebilir 1.
- Bayesci İstatistikler: LDA, belgelerin ve kelimelerin bu dağılımlarını modellemek için Bayesci istatistiklerden yararlanır 1.
LDA ayrıca, yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzaya dönüştürerek sınıflandırma gibi başka amaçlar için de kullanılır 23. Bu süreçte:
- Sınıfların Anlamlı Ayrılması: LDA, sınıflar arasındaki ayrımı maksimize ederken, her sınıftaki varyansı minimize eder 34.
- Eigenvektörlerin Hesaplanması: Veri, en büyük özdeğerlerle ilişkili olan ve sınıflar arasındaki en büyük farklılıkları gösteren doğrusal ayrımcılara (eigenvektörler) göre projelendirilir 3.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: