Latent Dirichlet Allocation
Makine Öğrenimi Modeli
Genel bilgiler
Latent Dirichlet allocation (LDA), doğal dil işlemede kullanılan her belgenin bir konu koleksiyonu kabul edildiği ve belgedeki her kelimenin konulardan birine karşılık geldiği en basit kabul edilen bir konu modelleme örneğidir.
LDA 2003 yılında David Blei, Andrew Ng ve Michael I. Jordan tarafından belgeler için bir olasılık modeli olarak ilk kez ortaya atılmış ve makine öğreniminde kullanılmıştır.